論文の概要: Sentence-level Feedback Generation for English Language Learners: Does
Data Augmentation Help?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08999v1
- Date: Sun, 18 Dec 2022 03:53:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 16:21:28.461255
- Title: Sentence-level Feedback Generation for English Language Learners: Does
Data Augmentation Help?
- Title（参考訳）: 英語学習者のための文レベルのフィードバック生成:データ拡張は役立つか?
- Authors: Shabnam Behzad, Amir Zeldes, Nathan Schneider
- Abstract要約: 文とエラーが広がると、そのタスクはエラーを説明するフィードバックコメントを生成する。
LLMを実験し、タスクのための複数の擬似データセットを作成し、それがシステムの性能に与える影響について検討する。
本研究は,英語学習者を対象としたフィードバックコメント生成における今後の研究を支援することを目的として,作成したコメントの広範な分析とともに,課題に対する結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.30408619963336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we present strong baselines for the task of Feedback Comment
Generation for Writing Learning. Given a sentence and an error span, the task
is to generate a feedback comment explaining the error. Sentences and feedback
comments are both in English. We experiment with LLMs and also create multiple
pseudo datasets for the task, investigating how it affects the performance of
our system. We present our results for the task along with extensive analysis
of the generated comments with the aim of aiding future studies in feedback
comment generation for English language learners.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,書字学習におけるフィードバックコメント生成の課題に対して,強いベースラインを提示する。
文とエラーが広がると、そのタスクはエラーを説明するフィードバックコメントを生成する。
文とフィードバックのコメントは両方とも英語です。
LLMを実験し、タスクのための複数の擬似データセットを作成し、それがシステムの性能に与える影響について検討する。
本研究は,英語学習者に対するフィードバックコメント生成における今後の研究を支援することを目的として,生成したコメントの広範囲な分析とともに,課題に対する評価結果を示す。
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