論文の概要: APPLS: Evaluating Evaluation Metrics for Plain Language Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14341v3
• Date: Tue, 23 Jul 2024 18:28:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 19:59:51.035735
• Title: APPLS: Evaluating Evaluation Metrics for Plain Language Summarization
• Title（参考訳）: APPLS: 平易な言語要約のための評価指標の評価
• Authors: Yue Guo, Tal August, Gondy Leroy, Trevor Cohen, Lucy Lu Wang,
• Abstract要約: 本研究では,Plain Language Summarization (PLS) のメトリクス評価を目的とした,詳細なメタ評価テストベッド APPLS を提案する。 従来の作業から4つのPLS基準を特定し,これらの基準に対応する摂動のセットを定義した。 APPLSを用いて、自動スコア、語彙特徴、LLMプロンプトに基づく評価を含む14のメトリクスのパフォーマンスを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.379461020500525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While there has been significant development of models for Plain Language Summarization (PLS), evaluation remains a challenge. PLS lacks a dedicated assessment metric, and the suitability of text generation evaluation metrics is unclear due to the unique transformations involved (e.g., adding background explanations, removing jargon). To address these questions, our study introduces a granular meta-evaluation testbed, APPLS, designed to evaluate metrics for PLS. We identify four PLS criteria from previous work -- informativeness, simplification, coherence, and faithfulness -- and define a set of perturbations corresponding to these criteria that sensitive metrics should be able to detect. We apply these perturbations to extractive hypotheses for two PLS datasets to form our testbed. Using APPLS, we assess performance of 14 metrics, including automated scores, lexical features, and LLM prompt-based evaluations. Our analysis reveals that while some current metrics show sensitivity to specific criteria, no single method captures all four criteria simultaneously. We therefore recommend a suite of automated metrics be used to capture PLS quality along all relevant criteria. This work contributes the first meta-evaluation testbed for PLS and a comprehensive evaluation of existing metrics. APPLS and our evaluation code is available at https://github.com/LinguisticAnomalies/APPLS.
• Abstract（参考訳）: PLS(Plain Language Summarization)のモデルの開発が盛んに行われているが、評価は依然として課題である。 PLSには専用の評価基準がなく、テキスト生成評価基準の適合性は、関連するユニークな変換(背景説明の追加、jargonの削除など)のため不明確である。 これらの問題に対処するために,本研究では,PLSのメトリクスを評価するために設計された,詳細なメタ評価テストベッドであるAPPLSを紹介した。 従来の作業から4つのPLS基準(情報性、単純化、一貫性、忠実性)を特定し、機密性の高いメトリクスが検出できるというこれらの基準に対応する摂動のセットを定義します。 2つのPSSデータセットの抽出仮説にこれらの摂動を適用し、テストベッドを形成する。 APPLSを用いて、自動スコア、語彙特徴、LLMプロンプトに基づく評価を含む14のメトリクスのパフォーマンスを評価する。 分析の結果, 特定の基準に対する感度を示す指標は存在するが, 同時に4つの基準を捉える手法は存在しないことがわかった。 したがって、関連するすべての基準に沿ってPSSの品質をキャプチャするために、一連の自動メトリクスを使用することを推奨します。 この研究は、PLSのための最初のメタ評価テストベッドと、既存のメトリクスの包括的な評価に貢献する。 APPLSと評価コードはhttps://github.com/LinguisticAnomalies/APPLS.comで公開されている。

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