論文の概要: Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04048v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 16:57:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-08 14:26:02.242878
• Title: Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study
• Title（参考訳）: chatgptは優れたnlgエバブリエーターか? 予備的研究
• Authors: Jiaan Wang, Yunlong Liang, Fandong Meng, Haoxiang Shi, Zhixu Li, Jinan Xu, Jianfeng Qu, Jie Zhou
• Abstract要約: ChatGPTは、計算言語学コミュニティから広く注目を集めている。 広く使われている3つのNLGメタ評価データセットについて実験を行った。 その結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,黄金の人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.07107878081161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the emergence of ChatGPT has attracted wide attention from the computational linguistics community. Many prior studies have shown that ChatGPT achieves remarkable performance on various NLP tasks in terms of automatic evaluation metrics. However, the ability of ChatGPT to serve as an evaluation metric is still underexplored. Considering assessing the quality of NLG models is an arduous task and previous statistical metrics notoriously show their poor correlation with human judgments, we wonder whether ChatGPT is a good NLG evaluation metric. In this report, we provide a preliminary meta-evaluation on ChatGPT to show its reliability as an NLG metric. In detail, we regard ChatGPT as a human evaluator and give task-specific (e.g., summarization) and aspect-specific (e.g., relevance) instruction to prompt ChatGPT to score the generation of NLG models. We conduct experiments on three widely-used NLG meta-evaluation datasets (including summarization, story generation and data-to-text tasks). Experimental results show that compared with previous automatic metrics, ChatGPT achieves state-of-the-art or competitive correlation with golden human judgments. We hope our preliminary study could prompt the emergence of a general-purposed reliable NLG metric.
• Abstract（参考訳）: 近年、ChatGPTの出現は、計算言語学コミュニティから広く注目を集めている。 多くの先行研究により、ChatGPTは自動評価指標を用いて様々なNLPタスクにおいて顕著な性能を発揮することが示されている。 しかし、ChatGPTが評価指標として機能する能力はまだ未定である。 NLGモデルの質を評価することは困難な作業であり、従来の統計指標は人間の判断と相関が低いことで悪名高いことから、ChatGPTが優れたNLG評価指標であるかどうか疑問である。 本稿では,その信頼性を NLG 測定値として示すため,ChatGPT の予備メタ評価を行う。 より詳しくは、ChatGPTを人間評価器とみなし、タスク特化(例えば、要約)とアスペクト特化(例えば、関連性)の指示を与えて、ChatGPTにNLGモデルの生成を促す。 我々は,広く利用されている3つのNLGメタ評価データセット(要約,ストーリ生成,テキスト間タスクなど)について実験を行った。 実験結果から,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,黄金の人間の判断と最先端あるいは競合的な相関が得られた。 我々の予備研究は、汎用的な信頼性NLGメトリックの出現を促すことを願っている。

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