論文の概要: Rethinking the Roles of Large Language Models in Chinese Grammatical Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11420v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 01:40:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 21:23:17.583991
• Title: Rethinking the Roles of Large Language Models in Chinese Grammatical Error Correction
• Title（参考訳）: 中国語文法誤り訂正における大規模言語モデルの役割の再考
• Authors: Yinghui Li, Shang Qin, Jingheng Ye, Shirong Ma, Yangning Li, Libo Qin, Xuming Hu, Wenhao Jiang, Hai-Tao Zheng, Philip S. Yu
• Abstract要約: 中国語の文法的誤り訂正(CGEC)は、入力文中のすべての文法的誤りを修正することを目的としている。 CGECの修正器としてのLLMの性能は、課題の焦点が難しいため不満足なままである。 CGECタスクにおけるLCMの役割を再考し、CGECでよりよく活用し、探索できるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.409807640887834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Large Language Models (LLMs) have been widely studied by researchers for their roles in various downstream NLP tasks. As a fundamental task in the NLP field, Chinese Grammatical Error Correction (CGEC) aims to correct all potential grammatical errors in the input sentences. Previous studies have shown that LLMs' performance as correctors on CGEC remains unsatisfactory due to its challenging task focus. To promote the CGEC field to better adapt to the era of LLMs, we rethink the roles of LLMs in the CGEC task so that they can be better utilized and explored in CGEC. Considering the rich grammatical knowledge stored in LLMs and their powerful semantic understanding capabilities, we utilize LLMs as explainers to provide explanation information for the CGEC small models during error correction to enhance performance. We also use LLMs as evaluators to bring more reasonable CGEC evaluations, thus alleviating the troubles caused by the subjectivity of the CGEC task. In particular, our work is also an active exploration of how LLMs and small models better collaborate in downstream tasks. Extensive experiments and detailed analyses on widely used datasets verify the effectiveness of our thinking intuition and the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) は下流NLPタスクにおける役割について研究者によって広く研究されている。 NLP分野における基本的な課題として、中国語文法誤り訂正(CGEC)は、入力文中のすべての文法的誤りを修正することを目的としている。 これまでの研究では、LCMがCGECの修正子としての性能は、課題の焦点が難しいため、未だに満足できないことが示されている。 CGEC における LLM の役割を再考し, CGEC における LLM の活用と探索について検討した。 LLMに格納されている豊富な文法知識とその強力な意味理解能力を考慮すると、LCMを説明者として利用し、エラー修正時にCGEC小モデルの説明情報を提供し、性能を向上させる。 また,LCMを評価指標として,より合理的なCGEC評価を実現し,CGECタスクの主観性による問題を軽減する。 特に私たちの仕事は、下流のタスクにおいてllmと小さなモデルがどのように協調するかを積極的に探究するものです。 広く使われているデータセットに関する広範な実験と詳細な分析は、我々の思考直感と提案手法の有効性を検証する。

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