使用示例
使用示例
# pip install bert-score
from bert_score import score
P, R, F1 = score([cand], [ref], lang="zh", verbose=False)
print(round(float(F1), 4)) # 参考值，配合人工评审使用| 优点 | 改写与同义表达也能得到较高分，更贴近语义 |
|---|---|
| 局限 | 对事实错误不敏感（改错数字可能仍高分） |
| 口径 | 不同向量模型与语言设置下分数不可直接比较 |
本包目录（290 条）
提示词基础40 条模式与框架50 条任务型写法50 条
评估与迭代50 条
- 先定成功标准再改提示
- 金标测试集构建
- LLM 评审（LLM-as-a-judge）基本写法
- 摘要自动指标 ROUGE 与局限
- 精确率、召回率与 F1
- 成对比较评估（A/B 判别）
- 准确率与其陷阱（类别不均衡）
- 回归测试集与用例管理
- 测试样本的切片标签
- 结构化输出的可解析率
- A/B 对比实验设计
- 保留集与提示过拟合
- 抽取任务的字段级评估
- 评测样本量的波动直觉
- 混淆矩阵与错误模式分析
- 评分表（rubric）式评审
- 采样随机性与可复现记录
- 摘要的人工评估维度
- 代码评估 pass@k
- 评审位置偏差与缓解
- 错误分类体系（误差分析）
- 迭代闭环：假设→改→回放→对比
- 重复运行与结果波动
- 翻译指标 BLEU 与 chrF
- 执行式评估：用运行结果判对错
- 评委自偏好与同源问题
- 提示变更的卡口（CI 门禁）
- 切片复盘：定位退化的那一块
- 上线后的质量监控
- 神经翻译质量评估（COMET）
- 评委的长度偏好（啰嗦偏差）
- 评委与人工评分的对齐
- 评测集的分层抽样
- badcase 挖掘与归类流程
- token 用量核算与预算
- 语义相似度指标（BERTScore 思路）
- 难例集与对抗样本池
- 两个版本的差异是否显著
- 标注规范文档写法
- 用户反馈闭环
- 提示变更日志与实验记录
- 成本与延迟纳入评测
- 多重比较与指标挑选
- 人工标注一致性（Kappa）
- 影子运行与灰度评估
- 延迟看分位数（P95/P99）
- 双标与仲裁流程
- 金标集的保鲜与轮换
- 输入分布漂移的检测
- 评测报告模板与结论写法
语义相似度指标（BERTScore 思路）
BERTScore 用预训练向量算 token 级相似度，对同义改写比 n-gram 指标宽容；适合辅助对比，不替代人工评审。
易错点
- 用中文文本跑英文向量模型会得到无意义分数；语言参数要对
- 它衡量相似而非正确；事实性错误另设检查（数字与实体比对）
数据来源与参考
- BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT（Zhang et al., 2020）