Decoderベースの大規模言語モデルに基づくテキスト生成の自動評価指標

テキスト生成の自動評価はタスクの精度を向上させる上で欠かせないものである。本研究では、Decoderベースの言語モデルの大規模化が進む動向を踏まえ、それらに基づくテキスト生成の自動評価指標を提案する。翻訳評価と意味的類似度計算の2種類の日本語のタスクで実験を行い、Encoderベースの言語モデルと比較して、同等かそれ以上の精度を出すことが可能であることを示す。