論文の概要: An Analysis of GPT-3's Performance in Grammatical Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14342v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 03:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 20:29:29.130461
• Title: An Analysis of GPT-3's Performance in Grammatical Error Correction
• Title（参考訳）: 文法的誤り訂正におけるGPT-3の性能解析
• Authors: Steven Coyne, Keisuke Sakaguchi
• Abstract要約: GPT-3モデルは非常に強力で、様々な自然言語処理タスクで高い性能を実現している。 我々は GPT-3 モデルの性能を主要な GEC ベンチマークに対して検証する実験を行った。 我々は、異なるプロンプトフォーマットで遭遇する興味深い、または問題のあるアウトプットを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.250982230101355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GPT-3 models are very powerful, achieving high performance on a variety of natural language processing tasks. However, there is a relative lack of detailed published analysis on how well they perform on the task of grammatical error correction (GEC). To address this, we perform experiments testing the capabilities of a GPT-3 model (text-davinci-003) against major GEC benchmarks, comparing the performance of several different prompts, including a comparison of zero-shot and few-shot settings. We analyze intriguing or problematic outputs encountered with different prompt formats. We report the performance of our best prompt on the BEA-2019 and JFLEG datasets using a combination of automatic metrics and human evaluations, revealing interesting differences between the preferences of human raters and the reference-based automatic metrics.
• Abstract（参考訳）: GPT-3モデルは非常に強力で、様々な自然言語処理タスクで高い性能を実現する。 しかし, 文法的誤り訂正(GEC)の課題において, どのように振る舞うかに関する詳細な分析が比較的不十分である。 そこで我々は,gpt-3モデル(text-davinci-003)とgecベンチマークの比較実験を行い,ゼロショット設定と少数ショット設定の比較を含む複数のプロンプトのパフォーマンスを比較した。 異なるプロンプト形式に遭遇する興味深く、あるいは問題のあるアウトプットを分析した。 BEA-2019 と JFLEG データセットにおける最良プロンプトの性能を自動測定と人的評価の組み合わせを用いて報告し、人間のレーダの嗜好と基準に基づく自動測定との興味深い相違を明らかにした。

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