論文の概要: SLPL SHROOM at SemEval2024 Task 06: A comprehensive study on models ability to detect hallucination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04845v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 07:21:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 11:30:54.455551
• Title: SLPL SHROOM at SemEval2024 Task 06: A comprehensive study on models ability to detect hallucination
• Title（参考訳）: SLPL SHROOM at SemEval2024 Task 06: 幻覚検出能力に関する総合的研究
• Authors: Pouya Fallah, Soroush Gooran, Mohammad Jafarinasab, Pouya Sadeghi, Reza Farnia, Amirreza Tarabkhah, Zainab Sadat Taghavi, Hossein Sameti,
• Abstract要約: 本研究では,SemEval-2024タスク6の3つのタスク(機械翻訳,定義モデリング,パラフレーズ生成)における幻覚検出手法について検討する。 生成したテキストと事実参照のセマンティックな類似性、および相互の出力を判断する言語モデルのアンサンブルの2つの方法を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4705596514165422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models, particularly generative models, are susceptible to hallucinations, generating outputs that contradict factual knowledge or the source text. This study explores methods for detecting hallucinations in three SemEval-2024 Task 6 tasks: Machine Translation, Definition Modeling, and Paraphrase Generation. We evaluate two methods: semantic similarity between the generated text and factual references, and an ensemble of language models that judge each other's outputs. Our results show that semantic similarity achieves moderate accuracy and correlation scores in trial data, while the ensemble method offers insights into the complexities of hallucination detection but falls short of expectations. This work highlights the challenges of hallucination detection and underscores the need for further research in this critical area.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル、特に生成モデルは幻覚に影響を受けやすく、事実的知識や原文と矛盾する出力を生成する。 本研究では,SemEval-2024タスク6の3つのタスク(機械翻訳,定義モデリング,パラフレーズ生成)における幻覚検出手法について検討する。 生成したテキストと事実参照のセマンティックな類似性、および相互の出力を判断する言語モデルのアンサンブルの2つの方法を評価する。 以上の結果から,意味的類似性は試行データにおいて適度な精度と相関スコアを達成し,アンサンブル法は幻覚検出の複雑さに関する洞察を提供するが,期待には届かなかった。 この研究は幻覚検出の課題を強調し、この重要な領域におけるさらなる研究の必要性を浮き彫りにしている。

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