中文生成式聊天评估基准(CGCE)|自然语言生成数据集|聊天模型评估数据集

中文生成式聊天评估基准(CGCE)是由度小满创建的一个专注于中文生成式聊天模型的评估数据集。该数据集包含350个问题，分为200个通用领域问题和150个金融领域专业问题。通用领域问题涵盖数学计算、场景写作、逻辑推理等13个维度，而金融领域则涉及金融术语理解、市场评论、数据分析等多个专业方面。数据集通过人工评分，评估模型的准确性、连贯性、表达清晰度和完整性。CGCE旨在为研究人员提供一个标准化的评估框架，以评估和比较中文生成式聊天模型的性能，推动自然语言生成(NLG)领域的研究进展。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

中文生成式聊天评估基准（CGCE）的构建旨在填补现有评估基准在生成式聊天模型，尤其是中文和特定领域模型评估方面的空白。该基准涵盖了广泛的任务，包括通用领域的200个问题和金融领域的150个专业问题。这些问题分布在多个维度，如数学计算、情景写作、逻辑推理和文本摘要等。金融领域则聚焦于金融术语理解、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻解读。通过手动评分，评估因素包括答案的准确性、逻辑连贯性、表达清晰度和完整性，确保对模型性能的多维度评估。

特点

CGCE基准的显著特点在于其针对性和全面性。首先，它专注于中文生成式聊天模型，填补了现有基准的空白。其次，该基准不仅涵盖通用领域，还特别关注金融领域，提供了专业化的评估任务。此外，CGCE采用手动评分，确保评估的细致和准确，涵盖了从答案准确性到表达清晰度等多个维度，为研究人员提供了一个全面且细致的评估框架。

使用方法

CGCE基准的使用方法简便且直观。研究人员可以通过提供的评估问题集，对生成式聊天模型进行测试，并根据基准的评分标准进行手动评分。此外，CGCE还计划提供一个网页界面，展示当前聊天模型的评估结果，便于研究人员进行模型性能的比较和分析。通过这些方法，研究人员可以全面评估模型在不同任务和领域中的表现，识别其优势和不足，从而推动生成式聊天模型的进一步发展。

背景与挑战

背景概述

在自然语言生成（NLG）领域，基于GPT的语言模型如ChatGPT和GPT-4的引入，极大地推动了生成式聊天模型的发展。然而，针对中文生成式聊天模型的标准化评估基准的缺失，成为该领域发展的一大障碍。为填补这一空白，由百度金融（Du Xiaoman）的Xuanyu Zhang、Bingbing Li和Qing Yang领导的团队，于2023年推出了中文生成式聊天评估基准（CGCE）。该基准专注于通用和金融领域，包含200个通用领域问题和150个金融领域专业问题，通过手动评分评估模型的准确性、连贯性、表达清晰度和完整性。CGCE的推出为研究人员提供了一个标准化的框架，以评估和比较中文生成式聊天模型的性能，推动NLG研究的进步。

当前挑战

CGCE数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，设计涵盖广泛领域和专业知识的多样化问题集，确保评估的全面性和准确性，是一项复杂任务。其次，手动评分过程中，如何确保评分的客观性和一致性，避免主观偏见，是一个重要挑战。此外，随着生成式聊天模型的快速发展，如何持续更新和扩展评估基准，以保持其时效性和适用性，也是一项持续的挑战。最后，跨领域的评估标准统一，如何在通用和金融领域之间找到平衡，确保评估结果的公平性和可比性，是CGCE面临的另一大挑战。

常用场景

经典使用场景

中文生成式聊天评估基准（CGCE）在自然语言生成（NLG）领域中，被广泛用于评估和比较中文生成式聊天模型的性能。该基准涵盖了通用领域和金融领域的多样化任务，包括数学计算、场景写作、逻辑推理、文本摘要、金融术语解释、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻理解等。通过这些任务，CGCE为研究人员提供了一个标准化的框架，以全面评估模型在不同领域和任务中的表现。

解决学术问题

CGCE数据集解决了中文生成式聊天模型缺乏标准化评估基准的问题。在自然语言生成领域，尤其是针对中文和特定领域的模型，缺乏统一的评估标准严重阻碍了模型的评估和进步。CGCE通过提供一个包含多样化任务和多维度评分标准的基准，为研究人员提供了一个可靠的工具，用于评估和比较不同模型的性能，从而推动了NLG研究的发展。

衍生相关工作

CGCE数据集的推出激发了大量相关研究工作。研究人员基于CGCE基准，开发了多种改进的中文生成式聊天模型，这些模型在准确性、连贯性和表达清晰度等方面取得了显著提升。此外，CGCE还促进了跨领域的研究合作，如结合金融数据和自然语言处理技术，开发出更智能的金融聊天机器人。这些衍生工作不仅丰富了NLG领域的研究内容，也为实际应用提供了更多可能性。