論文の概要: Dolphin: A Challenging and Diverse Benchmark for Arabic NLG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14989v1
• Date: Wed, 24 May 2023 10:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 17:03:25.641500
• Title: Dolphin: A Challenging and Diverse Benchmark for Arabic NLG
• Title（参考訳）: Dolphin: アラビア語のNLGのベンチマーク
• Authors: El Moatez Billah Nagoudi, Ahmed El-Shangiti, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed
• Abstract要約: ドルフィン(Dolphin)は、アラビア語の言語や品種を幅広く収集するための評価フレームワークの必要性に対処する新しいベンチマークである。 Dolphinは、50のテストスプリットにまたがる40の多様性と代表的なパブリックデータセットからなる、実質的なコーパスで構成されている。 アラビア語および多言語モデルの性能と一般化能力を評価するための新しい標準を設定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.952582509792971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Dolphin, a novel benchmark that addresses the need for an evaluation framework for the wide collection of Arabic languages and varieties. The proposed benchmark encompasses a broad range of 13 different NLG tasks, including text summarization, machine translation, question answering, and dialogue generation, among others. Dolphin comprises a substantial corpus of 40 diverse and representative public datasets across 50 test splits, carefully curated to reflect real-world scenarios and the linguistic richness of Arabic. It sets a new standard for evaluating the performance and generalization capabilities of Arabic and multilingual models, promising to enable researchers to push the boundaries of current methodologies. We provide an extensive analysis of Dolphin, highlighting its diversity and identifying gaps in current Arabic NLG research. We also evaluate several Arabic and multilingual models on our benchmark, allowing us to set strong baselines against which researchers can compare.
• Abstract（参考訳）: 我々は、アラビア語の言語や品種を幅広く収集するための評価フレームワークの必要性に対処する新しいベンチマークであるDolphinを紹介する。 提案するベンチマークは,テキスト要約,機械翻訳,質問応答,対話生成など,13種類のNLGタスクを含む。 イルカは50のテストスプリットにまたがる40の多様で代表的な公開データセットで構成されており、実世界のシナリオとアラビア語の言語豊かさを反映して注意深くキュレートされている。 アラビア語および多言語モデルの性能と一般化能力を評価するための新しい標準を設定し、研究者が現在の方法論の境界を押し上げることを約束する。 我々はDolphinを広範囲に分析し、その多様性と現在のアラビアのNLG研究のギャップを明らかにする。 また、ベンチマークでアラビア語と多言語モデルを評価し、研究者が比較できる強力なベースラインを設定することができます。

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