論文の概要: Text Style Transfer Evaluation Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13577v2
• Date: Sat, 23 Sep 2023 06:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 01:09:21.439071
• Title: Text Style Transfer Evaluation Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテキストスタイル転送評価
• Authors: Phil Ostheimer, Mayank Nagda, Marius Kloft, Sophie Fellenz
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、平均的な人間のパフォーマンスにマッチし、さらに超える能力を示している。 複数の入力プロンプトを用いて、TSTにおける異なるLLMの結果を比較した。 この結果から,LLMが従来の自動測定値より優れていることが示唆された(ゼロショットでも)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.64611983641699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating Text Style Transfer (TST) is a complex task due to its multifaceted nature. The quality of the generated text is measured based on challenging factors, such as style transfer accuracy, content preservation, and overall fluency. While human evaluation is considered to be the gold standard in TST assessment, it is costly and often hard to reproduce. Therefore, automated metrics are prevalent in these domains. Nevertheless, it remains unclear whether these automated metrics correlate with human evaluations. Recent strides in Large Language Models (LLMs) have showcased their capacity to match and even exceed average human performance across diverse, unseen tasks. This suggests that LLMs could be a feasible alternative to human evaluation and other automated metrics in TST evaluation. We compare the results of different LLMs in TST using multiple input prompts. Our findings highlight a strong correlation between (even zero-shot) prompting and human evaluation, showing that LLMs often outperform traditional automated metrics. Furthermore, we introduce the concept of prompt ensembling, demonstrating its ability to enhance the robustness of TST evaluation. This research contributes to the ongoing evaluation of LLMs in diverse tasks, offering insights into successful outcomes and areas of limitation.
• Abstract（参考訳）: テキストスタイル転送(TST)の評価は、その多面的性質のため複雑なタスクである。 生成したテキストの品質は、スタイル転送精度、コンテンツ保存、全体的な流速といった難易度に基づいて測定される。 人体評価はTST評価における金の基準と考えられているが、コストがかかり、しばしば再現が困難である。 したがって、これらの領域では自動メトリクスが一般的です。 それでも、これらの自動測定が人間の評価と相関するかどうかは不明だ。 近年のLLM(Large Language Models)の進歩は、多様な、目に見えないタスクにおいて、平均的な人的パフォーマンスを上回る能力を示した。 これは、TLMが人間の評価とTST評価における他の自動メトリクスの代替になり得ることを示唆している。 複数の入力プロンプトを用いて、TSTにおける異なるLLMの結果を比較する。 この結果から,LLMが従来の自動測定値より優れていることが示唆された(ゼロショットでも)。 さらに,本研究では,TST評価の堅牢性を高める能力を示す,即時アンサンブルの概念を紹介した。 本研究は,様々なタスクにおけるLCMの継続的な評価に寄与し,成果と限界領域に関する洞察を提供する。

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