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输入：用户问题q

输出：参考答案a、来自问题相关原始文章的一个段落p。

如何评估该问答对是否被正确归因，以下是论文arributed qa论文提到的标准人类评估过程。

1）需求: 给定问题q、答案a和相关段落p，判断问题q和答案a是否可以归因于段落p；

2）具体为: 针对1给出的要素，评审员要求回答在问题q的上下文中

         a. 您是否能理解LLM响应对(a, p)提供的信息。

         b. LLM提供的答案a是否完全由文档段落c支持。

3）如果两个问题的回答都是yes，则(q, a, p)被认为是可以归因。

假设测试系统中n个问题q1, q2, ..., qn，对于每个问题qi，ri表示存在ri个评估者共同评估问题qi。

采用如上评估过程，如果大部分的评估者认为q1被正确地回答和归因则g(xi)=0，否则为0。

所以，该测试系统的精度定义如下。

人工评估精度反映了该测试系统中，被大部分评估者认为可归因的问题所占的比例。

reference

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问答归因测试集 - Attributed QA

https://blog.csdn.net/liliang199/article/details/148890539

Attributed Question Answering: Evaluation and Modeling for Attributed Large Language Models

https://arxiv.org/pdf/2212.08037

Measuring Attribution in Natural Language Generation Models

[2112.12870] Measuring Attribution in Natural Language Generation Models