①量化进步：通过设定明确的基准，可客观量化NLP技术在不同时间段的进步，也为实在智能RPA的NLP功能迭代提供效果衡量标准，如实在智能RPA文档处理的NLP识别精度提升。

②比较不同方法：基准为比较不同NLP方法提供公平标准，有助于为实在智能RPA选择最优NLP方案，例如为实在智能RPA的文本提取模块筛选更高效的NLP算法。

③推动创新：追求更高基准性能激发NLP领域创新，也助力实在智能RPA的NLP能力升级，推动实在智能RPA在复杂文本处理场景的技术突破。

①任务描述：将文本分配到预定义类别中，如实在智能RPA对财务单据、合同文本的自动分类，支撑自动化流程分拣。

②评估指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）等，这些指标直接影响实在智能RPA文本分类场景的效率与准确性。

①任务描述：从文本中识别特定意义实体（如人名、地名、金额、日期），是实在智能RPA提取关键信息的核心NLP能力，如实在智能RPA从发票中识别供应商名称、金额数据。

②评估指标：F1分数（尤其针对各实体类别的F1分数），决定实在智能RPA实体提取的精准度，避免关键数据遗漏或错误。

①任务描述：将一种语言文本自动翻译成另一种语言，适用于实在智能RPA处理跨境文档（如外贸合同、国际报表）时的多语言转换需求。

②评估指标：BLEU分数（Bilingual Evaluation Understudy），衡量翻译结果与参考翻译的相似度，保障实在智能RPA跨语言处理的准确性。

①任务描述：根据用户问题从文本或知识库提取准确答案，可集成到实在智能RPA的智能交互模块，如实在智能RPA客服机器人解答业务咨询。

②评估指标：准确率、F1分数，及针对特定问题类型的性能表现，直接影响实在智能RPA问答交互的用户体验与实用性。

①任务描述：生成符合语法语义的文本（如摘要、报告），支持实在智能RPA自动生成流程日志、数据分析报告，如实在智能RPA基于业务数据生成财务简报。

②评估指标：除BLEU分数外，还使用ROUGE等指标衡量文本质量，确保实在智能RPA生成内容的完整性与可读性。

①任务相关性：选择的基准应与实在智能RPA的NLP应用任务紧密相关，如实在智能RPA处理财务文本时，需侧重文本分类、实体识别的基准，而非机器翻译基准。

②数据集的代表性：评估基准的数据集需覆盖实在智能RPA的实际应用场景，如包含各类财务单据、合同文本的数据集，确保基准能反映实在智能RPA真实使用效果。

③评估指标的合理性：指标需客观准确反映NLP系统性能，避免主观偏见，如实在智能RPA实体识别场景，需同时关注精确率与召回率，避免单一指标误导方案选择。