Как давалась оценка? Какая метрика определяла, хороший это диалог или плохой?

Оценка качества диалогов в задачах машинного обучения и ИИ обычно проводится с помощью метрик, которые отражают насколько модель или система соответствует ожидаемому поведению.

В зависимости от задачи, метрики могут быть разными:

• Точность (Accuracy) — доля правильных ответов.
• F1-score — гармоническое среднее точности и полноты, особенно важно при несбалансированных данных.
• BLEU, ROUGE — для оценки качества сгенерированного текста по сравнению с эталонным.
• Человеческая оценка — эксперты оценивают диалоги по критериям естественности, релевантности, полноты.

Например, для чат-бота можно использовать комбинацию автоматических метрик и опросов пользователей, чтобы определить, насколько диалог был полезным и понятным. Хороший диалог — это тот, который отвечает на запрос пользователя корректно, быстро и естественно.