論文の概要: Disco-Bench: A Discourse-Aware Evaluation Benchmark for Language Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08074v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 15:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 15:53:32.543777
• Title: Disco-Bench: A Discourse-Aware Evaluation Benchmark for Language Modelling
• Title（参考訳）: disco-bench: 言語モデリングのための談話認識評価ベンチマーク
• Authors: Longyue Wang, Zefeng Du, Donghuai Liu, Cai Deng, Dian Yu, Haiyun Jiang, Yan Wang, Leyang Cui, Shuming Shi, Zhaopeng Tu
• Abstract要約: 本研究では,多種多様なNLPタスクに対して,文内談話特性を評価できるベンチマークを提案する。 ディスコ・ベンチは文学領域における9つの文書レベルのテストセットから構成されており、豊富な談話現象を含んでいる。 また,言語分析のために,対象モデルが談話知識を学習するかどうかを検証できる診断テストスイートを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.740326815232144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling discourse -- the linguistic phenomena that go beyond individual sentences, is a fundamental yet challenging aspect of natural language processing (NLP). However, existing evaluation benchmarks primarily focus on the evaluation of inter-sentence properties and overlook critical discourse phenomena that cross sentences. To bridge the gap, we propose Disco-Bench, a benchmark that can evaluate intra-sentence discourse properties across a diverse set of NLP tasks, covering understanding, translation, and generation. Disco-Bench consists of 9 document-level testsets in the literature domain, which contain rich discourse phenomena (e.g. cohesion and coherence) in Chinese and/or English. For linguistic analysis, we also design a diagnostic test suite that can examine whether the target models learn discourse knowledge. We totally evaluate 20 general-, in-domain and commercial models based on Transformer, advanced pretraining architectures and large language models (LLMs). Our results show (1) the challenge and necessity of our evaluation benchmark; (2) fine-grained pretraining based on literary document-level training data consistently improves the modeling of discourse information. We will release the datasets, pretrained models, and leaderboard, which we hope can significantly facilitate research in this field: https://github.com/longyuewangdcu/Disco-Bench.
• Abstract（参考訳）: 談話のモデル化 - 個々の文を超えた言語現象は、自然言語処理(NLP)の基本的かつ挑戦的な側面である。 しかし、既存の評価ベンチマークは主に文間特性の評価に焦点が当てられ、文章を横断する批判的な談話現象を見落としている。 このギャップを埋めるため,多種多様なNLPタスクを対象とし,理解,翻訳,生成を網羅した文内談話特性の評価が可能なベンチマークであるDisco-Benchを提案する。 disco-benchは文学領域の9つの文書レベルのテストセットで構成されており、中国語と英語の豊富な談話現象(例えば、コヒーレンスとコヒーレンス)を含んでいる。 言語分析のために,対象モデルが談話知識を学習するかどうかを検証できる診断テストスイートも設計する。 我々は、Transformer、高度な事前学習アーキテクチャ、大規模言語モデル(LLM)に基づいて、20の汎用、ドメイン内および商用モデルを評価する。 その結果,(1)評価ベンチマークの課題と必要性,(2)文章レベルのトレーニングデータに基づくきめ細かい事前学習は,談話情報のモデリングを一貫して改善していることがわかった。 私たちはデータセット、事前トレーニングされたモデル、そしてleaderboardをリリースします。この分野の研究を著しく促進できることを願っています。 https://github.com/longyuewangdcu/disco-bench。

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