Fugu-MT 論文翻訳(概要): WRDScore: New Metric for Evaluation of Natural Language Generation Models

論文の概要: WRDScore: New Metric for Evaluation of Natural Language Generation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19220v4
Date: Mon, 5 Aug 2024 03:02:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-06 20:48:25.321055
Title: WRDScore: New Metric for Evaluation of Natural Language Generation Models
Title（参考訳）: WRDScore: 自然言語生成モデル評価のための新しい指標
Authors: Ravil Mussabayev,
Abstract要約: 堅牢な計量は、意味的および統語的バリエーションの両方を考慮して、メソッド命名の汎用性を考慮する必要がある。既存の埋め込みベースのメトリクスは、しばしば不均衡な精度とリコール、正規化されたスコアの欠如、シーケンスに関する非現実的な仮定に悩まされる。 WRDScoreは,単純さと有効性のバランスをとる新しい指標である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Evaluating natural language generation models, particularly for method name prediction, poses significant challenges. A robust metric must account for the versatility of method naming, considering both semantic and syntactic variations. Traditional overlap-based metrics fail to capture these nuances. Existing embedding-based metrics often suffer from imbalanced precision and recall, lack normalized scores, or make unrealistic assumptions about sequences. To address these limitations, we propose WRDScore, a novel metric that strikes a balance between simplicity and effectiveness. Our metric is lightweight, normalized, and precision-recall-oriented, avoiding unrealistic assumptions while aligning well with human judgments.
Abstract（参考訳）: 自然言語生成モデルの評価、特にメソッド名予測は、大きな課題となっている。堅牢な計量は、意味的および統語的バリエーションの両方を考慮して、メソッド命名の汎用性を考慮する必要がある。従来の重複ベースのメトリクスは、これらのニュアンスをキャプチャできない。既存の埋め込みベースのメトリクスは、しばしば不均衡な精度とリコール、正規化されたスコアの欠如、シーケンスに関する非現実的な仮定に悩まされる。これらの制約に対処するため、単純さと有効性のバランスをとる新しい指標であるWRDScoreを提案する。我々の計量は軽量で、正規化され、精度の高いリコール指向であり、非現実的な仮定を避けつつ、人間の判断とうまく一致している。

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