論文の概要: ReCEval: Evaluating Reasoning Chains via Correctness and Informativeness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10703v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 23:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 18:56:39.993535
• Title: ReCEval: Evaluating Reasoning Chains via Correctness and Informativeness
• Title（参考訳）: ReCEval: 正確性とインフォーマル性による推論チェーンの評価
• Authors: Archiki Prasad, Swarnadeep Saha, Xiang Zhou, Mohit Bansal
• Abstract要約: ReCEvalは2つの重要な特性(正確性と情報性)を通じて推論チェーンを評価するフレームワークである。 本稿では、ReCEvalが様々なエラータイプを効果的に識別し、従来の手法と比較して顕著な改善をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.49087159888298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-step reasoning ability is fundamental to many natural language tasks, yet it is unclear what constitutes a good reasoning chain and how to evaluate them. Most existing methods focus solely on whether the reasoning chain leads to the correct conclusion, but this answer-oriented view may confound reasoning quality with other spurious shortcuts to predict the answer. To bridge this gap, we evaluate reasoning chains by viewing them as informal proofs that derive the final answer. Specifically, we propose ReCEval (Reasoning Chain Evaluation), a framework that evaluates reasoning chains via two key properties: (1) correctness, i.e., each step makes a valid inference based on information contained within the step, preceding steps, and input context, and (2) informativeness, i.e., each step provides new information that is helpful towards deriving the generated answer. We evaluate these properties by developing metrics using natural language inference models and V-Information. On multiple datasets, we show that ReCEval effectively identifies various error types and yields notable improvements compared to prior methods. We analyze the impact of step boundaries, and previous steps on evaluating correctness and demonstrate that our informativeness metric captures the expected flow of information in high-quality reasoning chains. Finally, we show that scoring reasoning chains based on ReCEval improves downstream task performance. Our code is publicly available at: https://github.com/archiki/ReCEval
• Abstract（参考訳）: 多段階推論能力は多くの自然言語処理に基本的だが、何が適切な推論連鎖を構成するのか、どのように評価するかは定かではない。 既存のほとんどの手法は、推論連鎖が正しい結論に至るかどうかにのみ焦点を絞っているが、この回答指向の見解は、推論品質を他の急激なショートカットと混同して答えを予測する。 このギャップを埋めるために、最終的な答えを導く非公式な証明として、推論連鎖を評価する。 具体的には、(1)正確性、すなわち、各ステップは、ステップ、先行ステップ、入力コンテキストに含まれる情報に基づいて妥当な推論を行い、(2)有益性、すなわち、各ステップは、生成された回答の導出に役立つ新しい情報を提供する、という2つの重要な特性を通して推論チェーンを評価するフレームワークであるreceval(reasoning chain evaluation)を提案する。 自然言語推論モデルとV-情報を用いて,これらの特性を評価する。 複数のデータセットにおいて、ReCEvalは様々なエラータイプを効果的に識別し、従来の手法と比較して顕著な改善をもたらすことを示す。 我々は,ステップ境界の影響と,その正確性を評価するための前回のステップを分析し,高品質な推論チェーンにおいて,情報の流れが期待できることを示す。 最後に,recevalに基づくスコアリング推論チェインが下流タスクのパフォーマンスを向上させることを示す。 私たちのコードは、https://github.com/archiki/ReCEvalで公開されています。

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