論文の概要: NLG Evaluation Metrics Beyond Correlation Analysis: An Empirical Metric Preference Checklist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08566v4
• Date: Fri, 26 May 2023 07:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 19:54:39.038640
• Title: NLG Evaluation Metrics Beyond Correlation Analysis: An Empirical Metric Preference Checklist
• Title（参考訳）: 相関解析を超えたnlg評価指標:経験的メトリック選好チェックリスト
• Authors: Iftitahu Ni'mah and Meng Fang and Vlado Menkovski and Mykola Pechenizkiy
• Abstract要約: Perplexity、BLEU、BERTScoreといったタスクに依存しないメトリクスは費用対効果が高く、多様なNLGタスクに適応できる。 ヒューマンアライメントメトリクス(CTC、CtrlEval、UniEval)は、望ましい人間的な品質をトレーニング目的として取り入れることで、相関レベルを改善する。 テキスト要約および制御生成タスクにおいて,システムレベルの性能を識別する上で,自動メトリクスが人間よりも優れたガイダンスを提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.448405494617397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this study, we analyze automatic evaluation metrics for Natural Language Generation (NLG), specifically task-agnostic metrics and human-aligned metrics. Task-agnostic metrics, such as Perplexity, BLEU, BERTScore, are cost-effective and highly adaptable to diverse NLG tasks, yet they have a weak correlation with human. Human-aligned metrics (CTC, CtrlEval, UniEval) improves correlation level by incorporating desirable human-like qualities as training objective. However, their effectiveness at discerning system-level performance and quality of system outputs remain unclear. We present metric preference checklist as a framework to assess the effectiveness of automatic metrics in three NLG tasks: Text Summarization, Dialogue Response Generation, and Controlled Generation. Our proposed framework provides access: (i) for verifying whether automatic metrics are faithful to human preference, regardless of their correlation level to human; and (ii) for inspecting the strengths and limitations of NLG systems via pairwise evaluation. We show that automatic metrics provide a better guidance than human on discriminating system-level performance in Text Summarization and Controlled Generation tasks. We also show that multi-aspect human-aligned metric (UniEval) is not necessarily dominant over single-aspect human-aligned metrics (CTC, CtrlEval) and task-agnostic metrics (BLEU, BERTScore), particularly in Controlled Generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自然言語生成(NLG)の自動評価指標,特にタスク非依存指標と人間対応指標について分析する。 Perplexity、BLEU、BERTScoreといったタスク非依存のメトリクスは、費用対効果が高く、多様なNLGタスクに適応できるが、人間との相関は弱い。 ヒューマンアライメントメトリクス(CTC、CtrlEval、UniEval)は、望ましい人間的な品質をトレーニング目的として取り入れることで、相関レベルを改善する。 しかし、システムレベルの性能とシステム出力の品質を識別する効果は、まだ不明である。 テキスト要約,対話応答生成,制御生成という3つのNLGタスクにおける自動メトリクスの有効性を評価するためのフレームワークとして,計量選好チェックリストを提案する。 提案するフレームワークは: (i)人間との相関度にかかわらず、自動メトリクスが人間の好みに忠実であるかどうかを検証すること。 (ii) ペアワイズ評価によるnlgシステムの強みと限界を検査する。 自動メトリクスは,テキスト要約と制御された生成タスクにおけるシステムレベルのパフォーマンスを識別する上で,人間よりも優れたガイダンスを提供する。 また,マルチアスペクト・ヒューマンアライメント・メトリック(UniEval)は,特に制御生成タスクにおいて,単一アスペクト・ヒューマンアライメント・メトリック(CTC,CtrlEval)とタスクアライメント・メトリクス(BLEU,BERTScore)に必ずしも支配的ではないことを示す。

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