論文の概要: NewsBench: A Systematic Evaluation Framework for Assessing Editorial Capabilities of Large Language Models in Chinese Journalism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00862v4
• Date: Tue, 4 Jun 2024 14:50:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 10:48:12.974305
• Title: NewsBench: A Systematic Evaluation Framework for Assessing Editorial Capabilities of Large Language Models in Chinese Journalism
• Title（参考訳）: NewsBench: 中国語ジャーナリズムにおける大規模言語モデルの編集能力を評価するためのシステム評価フレームワーク
• Authors: Miao Li, Ming-Bin Chen, Bo Tang, Shengbin Hou, Pengyu Wang, Haiying Deng, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Keming Mao, Peng Cheng, Yi Luo,
• Abstract要約: 我々は,中国語ジャーナリズムにおける編集能力のための大規模言語モデル(LLM)の能力を体系的に評価する新しい評価フレームワークであるNewsBenchを提案する。 構築したベンチマークデータセットは、筆記能力の4つの面と安全性の6つの面に焦点を当てている。 本稿では,GPT-4をベースとした自動評価プロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.443004656952343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present NewsBench, a novel evaluation framework to systematically assess the capabilities of Large Language Models (LLMs) for editorial capabilities in Chinese journalism. Our constructed benchmark dataset is focused on four facets of writing proficiency and six facets of safety adherence, and it comprises manually and carefully designed 1,267 test samples in the types of multiple choice questions and short answer questions for five editorial tasks in 24 news domains. To measure performances, we propose different GPT-4 based automatic evaluation protocols to assess LLM generations for short answer questions in terms of writing proficiency and safety adherence, and both are validated by the high correlations with human evaluations. Based on the systematic evaluation framework, we conduct a comprehensive analysis of ten popular LLMs which can handle Chinese. The experimental results highlight GPT-4 and ERNIE Bot as top performers, yet reveal a relative deficiency in journalistic safety adherence in creative writing tasks. Our findings also underscore the need for enhanced ethical guidance in machine-generated journalistic content, marking a step forward in aligning LLMs with journalistic standards and safety considerations.
• Abstract（参考訳）: 我々は,中国語ジャーナリズムにおける編集能力のための大規模言語モデル(LLM)の能力を体系的に評価する新しい評価フレームワークであるNewsBenchを提案する。 構築したベンチマークデータセットは,4面の筆記能力と6面の安全適合性に着目し,複数の選択質問のタイプで1,267個のテストサンプルを手作業で設計し,24のニュースドメインで5つの編集タスクに対して短い回答質問を行う。 そこで本研究では,GPT-4をベースとした自動評価プロトコルを提案し,筆記能力と安全性の両面を高い相関関係で検証した。 体系的な評価枠組みに基づき、中国語を処理できる10の人気のあるLLMを包括的に分析する。 実験の結果, GPT-4とERNIE Botがトップパフォーマーとして注目されたが, クリエイティブな文章作成作業において, ジャーナリストの安全性が相対的に欠如していることが明らかになった。 また,本研究は,LLMとジャーナリストの基準と安全配慮の整合化に向けた一歩として,機械によるジャーナリズムコンテンツにおける倫理的ガイダンスの強化の必要性を強調した。

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