（大家好，我是已经鸽了夕总仨月没写文章了的小轶（yì）！新的一年一定改过自新，多读paper多写稿，望广大读者敦促(ง •̀_•́)ง）

今天要和大家分享的是卖萌屋学术站上的本月最热paper。何以最热，看它头上顶了多少大厂tag大概就知道了：

点开paper以后，小铁我更是直呼好家伙.....

超长author list——55位作者众星云集，来自共计全球44家不同机构。并且，在paper末尾更是花了近两页纸的篇幅详细记录每一位作者的贡献。足见项目之庞大，工作量之大。

这个集结了这么多各地大佬的神仙项目，致力于打造一个最强自然语言生成（NLG）评测基准——GEM。同名ACL 2021 workshop正在征稿，workshop的目标亦在于进一步强化完善GEM的评测体系。不出意外的话，GEM未来很可能成为NLG community中主流认可的评测基准。

论文题目：
The GEM Benchmark: Natural Language Generation, its Evaluation and Metrics

论文链接:
https://arxiv.org/pdf/2102.01672.pdf

项目主页：
https://gem-benchmark.com/

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NLG评测困境

NLG评测一直以来都存在诸多困难。我们可以从数据集和评测指标两方面来总结一下。

首先是 数据集 。一方面是数据集的易用性。作者提倡每个数据集都配有一张Data Card，清晰地说明它的任务、语言、数据格式、潜在问题和局限性等等 [1]。另一方面是数据集的研究意义。随着NLG技术的不断发展，一些早期提出的数据集已经能够被很好地解决了。相应地，继续在这样的数据集上进行评测就意义不大了，不能因为这个数据集citation高就坚持用它。而那些真正具有进一步研究意义的数据集应该被加以更多的重视。

除了数据集，还有就是 评测指标 的问题。大家其实都知道BLEU、ROUGE等传统自动化指标的评测是不全面的。模型的更多特性，例如公平性、安全性、鲁棒性等等，都不能够通过它们准确度量。但大家还是用得义无反顾，因为测试成本低，也便于和prior works比较。当然，人工评测是一种解决办法。但人工毕竟成本高昂。另一个比较大的问题就是人工评测存在难以复现、标准不统一的问题。

那么，究竟哪些数据集是当前NLG领域最具代表性研究意义的？又应该采用哪些评测指标呢？

GEM的提出就意在解决上述两个问题。显然，这两个问题的答案是有时效性的。随着NLG技术的发展、新的数据集和评测指标的不断提出，问题的答案自然也会相应变化。所以，作者在论文中一再强调：GEM是一个将会不断更新的“活”基准（living benchmark）。

GEM的作者团队已经根据NLG领域当前的发展现状，初步探讨了GEM_1.0版本应该包含的数据集和评测指标。同时，更是为之举办了同名ACL workshop，邀请NLG community的同僚们对GEM进行测评，并提出完善建议。

GEM的数据集

为了确定GEM应该包含哪些数据集，作者团队精挑细选，经历了一个漫长的讨论过程。首先由作者团队中每个人提议若干数据集作为候选。然后，在团队中进行问卷调查，并不断讨论，确立了一系列数据集挑选准则，例如：

• 所选数据集应覆盖多个NLG代表性任务
• 所选数据集应覆盖多语种
• multi-reference者优先
• high-resource和low-resource的数据集应同时兼具
• .....

最后，团队成员根据挑选准则为候选数据集打分。其中11个数据集脱颖而出，有幸得到了GEM_1.0官方盖章。

为了进一步提高所选数据集的质量，作者团队对其中多个数据集进行了清洗和加工，并为每一个数据集配上Data Card，说明它针对的任务、语言、数据格式和局限性等等。

GEM的评测指标

由于workshop还在征稿，GEM的测试集细节和评测指标并没有完全披露。目前已公布的自动化评测指标如下图所示。

其中，在语义相似度方面，GEM推荐了两个较新的指标——BERTScore[2]和BLEURT[3]，分别发表于ICLR'20和ACL'20，都是基于预训练模型构建的。作者认为，GEM的存在能够快速推广新的、更有效的评测指标，解决研究者们总是停滞于使用早期指标的问题。

除此之外，GEM workshop举办后，将公布一些系统在测试集上的输出和相应的人工评测结果。这些数据可以用于研究与人工评测结果一致性更高的新指标。

小结与感想

为解决NLG评测困境，55位大佬联合打造NLG评测基准GEM，收录了当今NLG领域最具代表性的11个数据集和多个评测指标。除了评测NLG系统，GEM亦可用于支持新的自动化评测指标研究。

能够看到来自全球的各路大佬，为一份有意义的工作集结在一起，感觉很酷乁( ˙ ω˙乁)！ 

[1] https://gem-benchmark.com/data_cards/MLSum

[2] https://arxiv.org/abs/1904.09675

[3] https://arxiv.org/pdf/2004.04696.pdf