Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating Span Extraction in Generative Paradigm: A Reflection on Aspect-Based Sentiment Analysis

論文の概要: Evaluating Span Extraction in Generative Paradigm: A Reflection on Aspect-Based Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11539v1
Date: Wed, 17 Apr 2024 16:33:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-18 13:06:14.639432
Title: Evaluating Span Extraction in Generative Paradigm: A Reflection on Aspect-Based Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 生成パラダイムにおけるスパン抽出の評価:アスペクトベース感性分析の考察
Authors: Soyoung Yang, Won Ik Cho,
Abstract要約: 本稿では,生成パラダイムがもたらす課題について述べる。生成的アウトプットと他の評価指標の整合性に関わる複雑さを強調します。我々の貢献は、この生成パラダイムにおけるABSA評価に適した包括的ガイドラインの整備にある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.373480417322289
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In the era of rapid evolution of generative language models within the realm of natural language processing, there is an imperative call to revisit and reformulate evaluation methodologies, especially in the domain of aspect-based sentiment analysis (ABSA). This paper addresses the emerging challenges introduced by the generative paradigm, which has moderately blurred traditional boundaries between understanding and generation tasks. Building upon prevailing practices in the field, we analyze the advantages and shortcomings associated with the prevalent ABSA evaluation paradigms. Through an in-depth examination, supplemented by illustrative examples, we highlight the intricacies involved in aligning generative outputs with other evaluative metrics, specifically those derived from other tasks, including question answering. While we steer clear of advocating for a singular and definitive metric, our contribution lies in paving the path for a comprehensive guideline tailored for ABSA evaluations in this generative paradigm. In this position paper, we aim to provide practitioners with profound reflections, offering insights and directions that can aid in navigating this evolving landscape, ensuring evaluations that are both accurate and reflective of generative capabilities.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理の領域における生成言語モデルの急速な進化の時代には、特にアスペクトベースの感情分析(ABSA)の領域において、評価方法論を再検討し、再構築する義務がある。本稿では,従来の理解課題と生成課題の境界線を緩やかに曖昧にしている生成パラダイムがもたらす課題について論じる。この分野で広く普及している実践に基づいて、ABSA評価パラダイムに関連する利点と欠点を分析した。具体例で補足した詳細な調査を通じて、生成的アウトプットと他の評価指標、特に質問応答を含む他のタスクから派生した指標の整合に関する複雑さを強調した。我々は、特異かつ決定的なメートル法を提唱することを明確にする一方で、この生成パラダイムにおけるABSA評価に適した包括的なガイドラインの道を開くことに貢献する。本稿では,この発展途上の景観をナビゲートし,正確かつ再現性に富む評価を確実にするための洞察と方向性を実践者に提供することを目的としている。

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