論文の概要: Exploring Effectiveness of GPT-3 in Grammatical Error Correction: A
Study on Performance and Controllability in Prompt-Based Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18156v1
- Date: Mon, 29 May 2023 15:31:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 14:30:56.607018
- Title: Exploring Effectiveness of GPT-3 in Grammatical Error Correction: A
Study on Performance and Controllability in Prompt-Based Methods
- Title（参考訳）: 文法的誤り訂正におけるGPT-3の有効性を探る:プロンプト法の性能と制御性に関する研究
- Authors: Mengsay Loem, Masahiro Kaneko, Sho Takase, Naoaki Okazaki
- Abstract要約: GPT-3のような大規模事前学習型言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示している。
本稿では,文法的誤り訂正タスクにおける GPT-3 を用いたプロンプトベース手法の性能と制御性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.850970793739933
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large-scale pre-trained language models such as GPT-3 have shown remarkable
performance across various natural language processing tasks. However, applying
prompt-based methods with GPT-3 for Grammatical Error Correction (GEC) tasks
and their controllability remains underexplored. Controllability in GEC is
crucial for real-world applications, particularly in educational settings,
where the ability to tailor feedback according to learner levels and specific
error types can significantly enhance the learning process. This paper
investigates the performance and controllability of prompt-based methods with
GPT-3 for GEC tasks using zero-shot and few-shot setting. We explore the impact
of task instructions and examples on GPT-3's output, focusing on controlling
aspects such as minimal edits, fluency edits, and learner levels. Our findings
demonstrate that GPT-3 could effectively perform GEC tasks, outperforming
existing supervised and unsupervised approaches. We also showed that GPT-3
could achieve controllability when appropriate task instructions and examples
are given.
- Abstract（参考訳）: GPT-3のような大規模事前学習型言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示している。
しかし,GPT-3による文法的誤り訂正(GEC)タスクへのプロンプトベース手法の適用とその制御性はまだ未検討である。
GECの制御性は、特に教育環境では、学習者レベルや特定のエラータイプに応じてフィードバックを調整できる能力によって学習プロセスが大幅に向上する。
本稿では,ゼロショットと少数ショット設定を用いた GEC タスクにおける GPT-3 を用いたプロンプトベース手法の性能と制御性について検討する。
我々は,gpt-3のアウトプットに対するタスク命令や例の影響について検討し,最小編集,フラレンシー編集,学習者レベルといった側面の制御に焦点を当てた。
以上の結果から, GPT-3 は GEC タスクを効果的に実行でき, 既存の教師なしアプローチや教師なしアプローチよりも優れていた。
また, GPT-3は, 適切なタスク命令や実例が与えられた場合に制御可能であることを示した。
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