論文の概要: Comparing Hallucination Detection Metrics for Multilingual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10496v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 08:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 17:04:36.380280
• Title: Comparing Hallucination Detection Metrics for Multilingual Generation
• Title（参考訳）: 多言語生成のための幻覚検出指標の比較
• Authors: Haoqiang Kang, Terra Blevins, Luke Zettlemoyer
• Abstract要約: 本稿では,幻覚検出指標が英語以外の言語でどのように機能するかを理解するためのギャップを埋めることを目的とする。 語彙的メトリクスや自然言語推論(NLI)に基づくメトリクスなど,さまざまな検出指標の有効性を評価する。 我々の経験的分析により,語彙的指標は限られた有効性を示すが,NLIに基づく指標は文レベルでの高リソース言語では良好に機能することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.77449818379056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While many automatic hallucination detection techniques have been proposed for English texts, their effectiveness in multilingual contexts remains unexplored. This paper aims to bridge the gap in understanding how these hallucination detection metrics perform on non-English languages. We evaluate the efficacy of various detection metrics, including lexical metrics like ROUGE and Named Entity Overlap and Natural Language Inference (NLI)-based metrics, at detecting hallucinations in biographical summaries in many languages; we also evaluate how correlated these different metrics are to gauge whether they measure the same phenomena. Our empirical analysis reveals that while lexical metrics show limited effectiveness, NLI-based metrics perform well in high-resource languages at the sentence level. In contrast, NLI-based metrics often fail to detect atomic fact hallucinations. Our findings highlight existing gaps in multilingual hallucination detection and motivate future research to develop more robust detection methods for LLM hallucination in other languages.
• Abstract（参考訳）: 多くの自動幻覚検出技術が英語テキストに対して提案されているが、多言語文脈における効果は未解明である。 本稿では,これらの幻覚検出指標が非英語言語でどのように機能するかを理解する上でのギャップを埋めることを目的とする。 我々は, ROUGE や Named Entity Overlap や Natural Language Inference (NLI) などの語彙的指標を含む様々な検出指標の有効性を評価するとともに, それぞれの指標が同じ現象を測るかどうかの相関性も評価した。 経験的分析の結果,語彙的指標は限定的な効果を示すが,nliベースの指標は文レベルでは高資源言語でよく機能することが明らかとなった。 対照的に、NLIベースのメトリクスは、しばしば原子的事実幻覚を検出するのに失敗する。 本研究は,多言語幻覚検出における既存のギャップを浮き彫りにして,LLM幻覚のより堅牢な検出法を他の言語で開発するための将来の研究を動機づけるものである。

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