自然语言理解评测基准诊断语言现象综述：为何不标准化诊断基准？

摘要

自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）中的基础任务。近年来，NLU能力评估已成为吸引研究者的热门课题，催生了众多评测基准。这些基准通过公共排行榜评估预训练模型结果，包含针对广泛语言现象进行细粒度错误分析的诊断数据集。本研究全面综述了现有英语、阿拉伯语及多语言NLU评测基准，重点分析其诊断数据集覆盖的语言现象。通过详细对比，揭示了这些基准在NLU任务评估和深度错误分析中的优势与局限。

核心发现

• 命名规范缺失：现有基准缺乏宏观/微观类别的统一命名约定，且未标准化应覆盖的语言现象集合
• 评估标准空白：提出"为何未建立类似ISO标准的NLU诊断评估标准"的核心研究问题
• 跨语言对比：通过深度分析覆盖的语言现象，为构建全局语言现象层次体系提供理论基础

研究价值

建立诊断评估的标准化度量体系，可在不同诊断基准间进行模型结果对比时提供更深入的洞察，推动NLU评估方法论的系统化发展。