論文の概要: Hierarchical Evaluation Framework: Best Practices for Human Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01917v2
• Date: Thu, 12 Oct 2023 07:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 03:01:31.834523
• Title: Hierarchical Evaluation Framework: Best Practices for Human Evaluation
• Title（参考訳）: 階層的評価フレームワーク:人間評価のためのベストプラクティス
• Authors: Iva Bojic, Jessica Chen, Si Yuan Chang, Qi Chwen Ong, Shafiq Joty, Josip Car
• Abstract要約: NLPハマーにおける広く受け入れられている評価基準の欠如は、異なるシステム間での公正な比較と、普遍的な評価基準の確立である。 我々は,NLPシステムの性能をより包括的に表現するための,独自の階層的評価フレームワークを開発した。 今後の課題として,NLPシステムの評価を行う上で,提案するフレームワークの時間節約効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.91641890651225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human evaluation plays a crucial role in Natural Language Processing (NLP) as it assesses the quality and relevance of developed systems, thereby facilitating their enhancement. However, the absence of widely accepted human evaluation metrics in NLP hampers fair comparisons among different systems and the establishment of universal assessment standards. Through an extensive analysis of existing literature on human evaluation metrics, we identified several gaps in NLP evaluation methodologies. These gaps served as motivation for developing our own hierarchical evaluation framework. The proposed framework offers notable advantages, particularly in providing a more comprehensive representation of the NLP system's performance. We applied this framework to evaluate the developed Machine Reading Comprehension system, which was utilized within a human-AI symbiosis model. The results highlighted the associations between the quality of inputs and outputs, underscoring the necessity to evaluate both components rather than solely focusing on outputs. In future work, we will investigate the potential time-saving benefits of our proposed framework for evaluators assessing NLP systems.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)において,人間の評価は,開発システムの品質と妥当性を評価する上で重要な役割を担っている。 しかし,NLPハマーにおいて広く受け入れられている評価基準が存在しないことは,異なるシステム間での公正な比較と普遍的評価基準の確立である。 既存の評価指標に関する文献を広範囲に分析し,nlp評価手法のギャップを明らかにした。 これらのギャップは、独自の階層的評価フレームワークを開発する動機となったのです。 提案したフレームワークは、特にNLPシステムの性能をより包括的に表現する上で、顕著な利点がある。 我々は,人間-AI共生モデルを用いて構築された機械読解システムの評価に,この枠組みを適用した。 その結果、入力と出力の質の関係が強調され、出力のみに注目するのではなく、両方のコンポーネントを評価する必要性が強調された。 今後の課題として,NLPシステムの評価を行う上で,提案するフレームワークの時間節約効果について検討する。

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