論文の概要: Is ChatGPT a Highly Fluent Grammatical Error Correction System? A Comprehensive Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01746v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 12:33:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 13:57:53.702454
• Title: Is ChatGPT a Highly Fluent Grammatical Error Correction System? A Comprehensive Evaluation
• Title（参考訳）: chatgptは高度に流れる文法的誤り訂正システムか? 総合評価
• Authors: Tao Fang, Shu Yang, Kaixin Lan, Derek F. Wong, Jinpeng Hu, Lidia S. Chao, Yue Zhang
• Abstract要約: ChatGPTはGPT-3.5アーキテクチャに基づく大規模言語モデルである。 本稿では,ChatGPTのテキスト内学習を用いて,ゼロショットチェーン・オブ・シント(CoT)と少数ショットCoT設定を設計する。 本評価では,ChatGPTを3つの言語で5つの公式テストセット,および英語で3つの文書レベルGCCテストセットで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94480044074273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ChatGPT, a large-scale language model based on the advanced GPT-3.5 architecture, has shown remarkable potential in various Natural Language Processing (NLP) tasks. However, there is currently a dearth of comprehensive study exploring its potential in the area of Grammatical Error Correction (GEC). To showcase its capabilities in GEC, we design zero-shot chain-of-thought (CoT) and few-shot CoT settings using in-context learning for ChatGPT. Our evaluation involves assessing ChatGPT's performance on five official test sets in three different languages, along with three document-level GEC test sets in English. Our experimental results and human evaluations demonstrate that ChatGPT has excellent error detection capabilities and can freely correct errors to make the corrected sentences very fluent, possibly due to its over-correction tendencies and not adhering to the principle of minimal edits. Additionally, its performance in non-English and low-resource settings highlights its potential in multilingual GEC tasks. However, further analysis of various types of errors at the document-level has shown that ChatGPT cannot effectively correct agreement, coreference, tense errors across sentences, and cross-sentence boundary errors.
• Abstract（参考訳）: 高度なGPT-3.5アーキテクチャに基づく大規模言語モデルChatGPTは、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な可能性を示している。 しかし、現在、文法的誤り訂正(GEC)の分野での可能性を探る総合的な研究が数多く行われている。 GECにおけるその能力を示すために、ChatGPTのコンテキスト内学習を用いてゼロショットチェーン・オブ・シント(CoT)と少数ショットCoT設定を設計する。 本評価では,ChatGPTを3つの言語で5つの公式テストセット,および英語で3つの文書レベルGCCテストセットで評価する。 実験結果と人間による評価の結果から,chatgptは誤り検出能力に優れ,誤りを自由に修正でき,修正文が極めて流動的になることがわかった。 さらに、非英語および低リソース設定のパフォーマンスは、多言語GECタスクの可能性を強調している。 しかし、文書レベルでの様々な種類のエラーのさらなる分析により、ChatGPTは、合意、コア参照、文間の緊張エラー、および相互文境界誤差を効果的に補正できないことが示されている。

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