摘要
为比较抽象 meaning representation（AMR）图，已有多种度量指标被提出。经典的 Smatch 指标（Cai 和 Knight，2013）通过匹配两图中的变量并评估三元组的一致性来衡量相似性。近期提出的 SemBleu 指标（Song 和 Gildea，2019）借鉴了机器翻译领域的 Bleu 指标（Papineni 等，2002）思想，通过省略变量对齐步骤显著提升了计算效率。本文主要贡献如下：i）我们提出了一套系统性的评估标准，使研究者能够对用于比较语义表示（如 AMR）的度量指标进行严谨、有原则的评估；ii）我们对 Smatch 与 SemBleu 进行了深入分析，发现 SemBleu 存在若干 undesirable（不理想）的性质。例如，该指标不满足“不可区分者的同一性”（identity of indiscernibles）原则，并引入了难以控制的偏差；iii）我们提出一种新型度量指标 S²match，该指标对语义上的微小差异更具宽容性，同时致力于满足前述所有评估标准。我们对 S²match 的适用性进行了全面评估，并实证展示了其相较于 Smatch 和 SemBleu 的显著优势。