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C3：口语对话模型的双语基准，探索复杂对话中的挑战

Created by
  • Haebom

作者

马成谦、陶伟、郭一文

大纲

本文旨在全面理解口语对话模型 (SDM) 的实际效果，并指出其与成熟的基于文本的大规模语言模型 (LLM) 相比的不足之处。考虑到口语对话的复杂性，我们重点关注多义词、同音词和语境依赖等语言和语音特征带来的挑战。为了应对这些挑战，我们提供了一个包含 1,079 个中英文实例的基准数据集，并使用基于 LLM 的评估方法评估 SDM 的性能。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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为SDM的实际性能评估提供基准数据集。
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通过基于LLM的评估方法论，提出接近人类判断的评估可能性。
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清晰地呈现口语对话的复杂性（歧义性、上下文依赖性等），这是SDM的一大挑战。
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Limitations：
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所呈现的数据集仅限于特定语言（英语和中文），因此很难推广。
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需要进一步验证以确保基于 LLM 的评估方法完全符合实际的人类判断。
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论文缺乏对具体SDM模型的性能比较或分析的内容。
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