論文の概要: Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluator for Grammatical Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17540v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 09:43:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 15:57:01.667951
• Title: Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluator for Grammatical Error Correction
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは文法的誤り訂正のための最先端評価器である
• Authors: Masamune Kobayashi, Masato Mita, Mamoru Komachi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのタスクにおいて既存の自動評価指標より優れていることが報告されている。 本研究では, 文法的誤り訂正(GEC)評価におけるLLMの性能について, 従来の研究から着想を得たプロンプトを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.822205658480813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been reported to outperform existing automatic evaluation metrics in some tasks, such as text summarization and machine translation. However, there has been a lack of research on LLMs as evaluators in grammatical error correction (GEC). In this study, we investigate the performance of LLMs in GEC evaluation by employing prompts designed to incorporate various evaluation criteria inspired by previous research. Our extensive experimental results demonstrate that GPT-4 achieved Kendall's rank correlation of 0.662 with human judgments, surpassing all existing methods. Furthermore, in recent GEC evaluations, we have underscored the significance of the LLMs scale and particularly emphasized the importance of fluency among evaluation criteria.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約や機械翻訳などのタスクにおいて、既存の自動評価指標より優れていることが報告されている。 しかし,文法的誤り訂正(GEC)における評価器としてのLLMの研究は乏しい。 本研究では,従来の研究から着想を得た各種評価基準を取り入れたプロンプトを用いて,GEC評価におけるLCMの性能について検討した。 以上の結果から, GPT-4はKendallの0.662と人的判断の相関を達成し, 既存のすべての手法を上回る結果となった。 さらに,近年のGEC評価では,LLMs尺度の重要性が強調され,評価基準における流速の重要性が特に強調されている。

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