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。

関連論文リスト

• A Comparative Study of Quality Evaluation Methods for Text Summarization [0.5512295869673147]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくテキスト要約評価手法を提案する。 以上の結果から,LLMの評価は人間の評価と密接に一致しているが,ROUGE-2,BERTScore,SummaCなどの広く使用されている自動測定値には一貫性がない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T16:12:37Z)
• DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation [75.81096662788254]
  大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。 これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。 本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z)
• METAL: Towards Multilingual Meta-Evaluation [12.852595634767901]
  本研究では,多言語シナリオにおいて,Large Language Models (LLMs) を評価対象としてエンド・ツー・エンド評価を行うためのフレームワークを提案する。 要約作業のための母国語話者判定を含む10言語を対象としたデータセットを作成する。 GPT-3.5-Turbo, GPT-4, PaLM2を用いたLCM評価器の性能の比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T06:14:54Z)
• Aligning with Human Judgement: The Role of Pairwise Preference in Large Language Model Evaluators [48.54465599914978]
  大規模言語モデル(LLM)は、生成された自然言語の品質を評価するための自動評価器として有望な能力を示した。 LLMは依然として評価のバイアスを示しており、人間の評価と整合したコヒーレントな評価を生成するのに苦労することが多い。 Pairwise-preference Search (PAIRS) は、LLMを用いた不確実性誘導検索に基づくランクアグリゲーション手法で、局所的にペアワイズ比較を行い、グローバルに候補テキストを効率よくランク付けする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:11:28Z)
• Benchmarking Generation and Evaluation Capabilities of Large Language Models for Instruction Controllable Summarization [132.25202059478065]
  命令制御可能なテキスト要約の大規模言語モデル(LLM)をベンチマークする。 本研究は,LLMにおいて,命令制御可能なテキスト要約が依然として困難な課題であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T18:25:26Z)
• Exploring the Reliability of Large Language Models as Customized Evaluators for Diverse NLP Tasks [65.69651759036535]
  大規模言語モデル(LLM)が人間にとって信頼できる代替手段であるかどうかを解析する。 本稿では、従来のタスク(例えば、ストーリー生成)とアライメントタスク(例えば、数学推論)の両方について検討する。 LLM評価器は不要な基準を生成したり、重要な基準を省略することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:04:35Z)
• Are Large Language Model-based Evaluators the Solution to Scaling Up Multilingual Evaluation? [20.476500441734427]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスクに優れる。 彼らの評価、特に上位20ドルを超える言語では、既存のベンチマークとメトリクスの制限のため、依然として不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T06:41:58Z)
• Evaluation of really good grammatical error correction [0.0]
  文法的誤り訂正(GEC)は、異なる目的を持つ様々なモデルを含んでいる。 従来の評価手法では、システム機能や目的を完全に把握できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T13:45:35Z)
• Evaluating the Performance of Large Language Models on GAOKAO Benchmark [53.663757126289795]
  本稿では,中国のガオカオ検定の質問をサンプルとして用いた直感的なベンチマークであるガオカオベンチについて紹介する。 人間の評価により, GPT-4, ChatGPT, ERNIE-Botを含むLLMの変換総得点を得た。 また、LLMを用いて主観的質問を格付けし、モデルスコアが人間のスコアと適度な一貫性を達成することを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T14:39:28Z)
• G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment [64.01972723692587]
  本稿では,大規模言語モデルにチェーン・オブ・シント(CoT)を組み込んだフレームワークであるG-Evalと,NLG出力の品質評価のためのフォームフィリングパラダイムを提案する。 GPT-4 をバックボーンモデルとした G-Eval は,要約タスクにおいて,0.514 と人間とのスピアマン相関を達成し,従来手法の差を大きく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T12:46:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。