《表1 新闻评论生成模型的人工评价和BLEU分数》

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《融合门控注意力机制的基于生成对抗网络模型的新闻评论自动生成方法研究》

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我们将分别使用人工判断和BLEU两种方式，来对新闻评论生成模型的生成效果进行评估。我们对“我国全面放开二孩政策”的热点新闻，随机抽取真实评论1000条，应用训练后的模型对该新闻生成自动评论1000条。在人工评价环节，我们邀请了21位汉语言专业的专家来进行人工评分。评分的方式就是根据流利性、倾向性、前后文一致性和信息相关性四项标准，分别在0～1分的范围内评分求和，以尽可能地保证评分的客观性。同时，分别对真实评论和模型生成评论进行BLEU计算，具体的评价分数见表1。