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研究场景： 自然语言生成（NLG）中的多维评估在人工评估中占主导地位，通过评估文本的连贯性和流畅性等多个可解释维度。前人方法：然而，在NLG中仍然主要使用基于相似性的指标进行自动评估，缺乏一个可靠的框架来对高级模型进行更全面的评估。本文方法：本文提出了一种面向NLG的统一多维评估工具——UniEva