論文の概要: Can large language models generate salient negative statements?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16755v1
• Date: Fri, 26 May 2023 09:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 16:01:15.763952
• Title: Can large language models generate salient negative statements?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは正負の文を生成することができるか?
• Authors: Hiba Arnaout, Simon Razniewski
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルによる実世界の実体に関する健全な(興味深い)ネガティブなステートメントを生成する能力について検討する。 我々はゼロショットとkショットの制約のないプローブを用いてLSMを探索し、従来の否定生成法と比較した。 異なる領域の被写体に関する生成したリストの正しさと正当性を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.470223430956084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We examine the ability of large language models (LLMs) to generate salient (interesting) negative statements about real-world entities; an emerging research topic of the last few years. We probe the LLMs using zero- and k-shot unconstrained probes, and compare with traditional methods for negation generation, i.e., pattern-based textual extractions and knowledge-graph-based inferences, as well as crowdsourced gold statements. We measure the correctness and salience of the generated lists about subjects from different domains. Our evaluation shows that guided probes do in fact improve the quality of generated negatives, compared to the zero-shot variant. Nevertheless, using both prompts, LLMs still struggle with the notion of factuality of negatives, frequently generating many ambiguous statements, or statements with negative keywords but a positive meaning.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル (LLM) が,現実の実体に関する健全な(興味深い)ネガティブなステートメントを生成する能力について検討する。 我々は,ゼロショットとkショットの非拘束プローブを用いてllmを探索し,従来の否定生成法,すなわちパターンに基づくテキスト抽出と知識グラフに基づく推論,およびクラウドソーシングによるゴールドステートメントと比較した。 異なる領域の被写体に関する生成したリストの正しさと正当性を測定する。 評価の結果, 誘導型プローブはゼロショット型に比べて, 生成したネガの品質が向上することがわかった。 それでも、両方のプロンプトを用いることで、LLMは否定の事実性の概念に苦慮し、多くの曖昧な文や否定的なキーワードを持つ文を頻繁に生成するが、肯定的な意味を持つ。

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