論文の概要: ChatGPT vs Human-authored Text: Insights into Controllable Text
Summarization and Sentence Style Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07799v1
- Date: Tue, 13 Jun 2023 14:21:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 13:22:48.953800
- Title: ChatGPT vs Human-authored Text: Insights into Controllable Text
Summarization and Sentence Style Transfer
- Title（参考訳）: chatgpt対人著者テキスト:制御可能なテキスト要約と文スタイル変換の考察
- Authors: Dongqi Pu, Vera Demberg
- Abstract要約: 2つの制御可能な生成タスクにおいてChatGPTの性能を体系的に検査する。
生成したテキストの忠実度を評価し、そのモデルの性能を人間によるテキストと比較する。
テキストを特定のスタイルに適合させる際に、ChatGPTは時に事実的誤りや幻覚を取り入れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.64514166615844
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large-scale language models, like ChatGPT, have garnered significant media
attention and stunned the public with their remarkable capacity for generating
coherent text from short natural language prompts. In this paper, we aim to
conduct a systematic inspection of ChatGPT's performance in two controllable
generation tasks, with respect to ChatGPT's ability to adapt its output to
different target audiences (expert vs. layman) and writing styles (formal vs.
informal). Additionally, we evaluate the faithfulness of the generated text,
and compare the model's performance with human-authored texts. Our findings
indicate that the stylistic variations produced by humans are considerably
larger than those demonstrated by ChatGPT, and the generated texts diverge from
human samples in several characteristics, such as the distribution of word
types. Moreover, we observe that ChatGPT sometimes incorporates factual errors
or hallucinations when adapting the text to suit a specific style.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデルはメディアの注目を集め、短い自然言語のプロンプトから一貫性のあるテキストを生成する能力で大衆を驚かせた。
本稿では、ChatGPTの出力を異なるターゲットオーディエンス(エキスパート対レイマン)と書体(形式対非公式)に適応させる能力に関して、2つの制御可能な世代タスクにおいてChatGPTのパフォーマンスを体系的に検査することを目的とする。
さらに、生成したテキストの忠実さを評価し、モデルの性能を人間によるテキストと比較する。
この結果から, 人体が生成する文体変化はChatGPTよりかなり大きく, 生成した文体は, 語型の分布など, 人体試料から分岐していることが明らかとなった。
さらに,ChatGPTは,テキストを特定のスタイルに適合させる際に,事実的誤りや幻覚を取り入れている場合もある。
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