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2023-08-10 10:12:41
斯坦福大学的研究人员收集了大量的用户查询,对四个大火的生成性搜索引擎进行了人工评估。实验结果发现,来自现有生成搜索引擎的回复流畅且信息量大,但经常包含没有证据的陈述和不准确的引用。平均来说,只有51.5%的引用可以完全支撑生成的句子,只有74.5%的引用可以作为相关句子的证据支持。研究人员认为,对于那些可能成为信息搜寻用户主要工具的系统来说,这个结果实在是过低了,特别是考虑到有些句子只是貌似可信的话,生成式搜索引擎仍然需要进一步优化。
可验证性(verifiability)是提升搜索引擎可信度的关键,即为生成答案中的每一句话都提供引文的外部链接来作为证据支撑,可以使用户更容易验证答案的准确程度。在不同类别的用户查询中,可以看到较短的提取性问题通常比长问题要更流畅,通常只回答事实性知识即可;一些有难度的问题通常需要对不同的表格或网页进行汇总,合成过程会降低整体的流畅性。
在引文评估中,可以看到现有的生成式搜索引擎往往不能全面或正确地引用网页,平均只有51.5%的生成句子得到了引文的完全支持(召回率),只有74.5%的引文完全支持其相关句子(精确度)。这个数值来说对于已经拥有数百万用户的搜索引擎系统来说是不可接受的,特别是在生成回复往往信息量比较大的情况下。并且不同的生成式搜索引擎之间的引文召回率和精确度有很大差异,其中perplexity.ai实现了最高的召回率(68.7),而NeevaAI(67.6)、BingChat(58.7)和YouChat(11.1)较低。另一方面,BingChat实现了最高的精确度(89.5),其次是perplexity.ai(72.7)、NeevaAI(72.0)和YouChat(63.6)。
评估指标主要包括流畅性,即生成的文本是否连贯;有用性,即搜索引擎的回复对于用户来说是否有帮助,以及答案中的信息是否能够解决问题;引用召回,即生成的关于外部网站的句子中包含引用支持的比例;引用精度,即生成的引用支持其相关句子的比例。
个人主页:https://cs.stanford.edu/~nfliu/
第一作者NelsonLiu是斯坦福大学自然语言处理组的四年级博士生,导师为PercyLiang,本科毕业于华盛顿大学,主要研究方向为构建实用的NLP系统,尤其是用于信息查找的应用程序。
参考资料:https://arxiv.org/abs/2304.09848
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