論文の概要: Language Models are Crossword Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09043v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 21:29:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 12:44:32.016952
• Title: Language Models are Crossword Solvers
• Title（参考訳）: 言語モデルはクロスワードソルバーである
• Authors: Soumadeep Saha, Sutanoya Chakraborty, Saptarshi Saha, Utpal Garain,
• Abstract要約: 我々は大言語モデル(LLM)を用いたクロスワードの解法に挑戦する。 我々は,現在の最先端技術(SoTA)言語モデルが,暗号的クロスワードの手がかりを解読する能力を示すことを示した。 また,LLMを用いて全クロスワードグリッドを解く問題に対処するために,この性能を生かした探索アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.53744306569115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crosswords are a form of word puzzle that require a solver to demonstrate a high degree of proficiency in natural language understanding, wordplay, reasoning, and world knowledge, along with adherence to character and length constraints. In this paper we tackle the challenge of solving crosswords with Large Language Models (LLMs). We demonstrate that the current generation of state-of-the art (SoTA) language models show significant competence at deciphering cryptic crossword clues, and outperform previously reported SoTA results by a factor of 2-3 in relevant benchmarks. We also develop a search algorithm that builds off this performance to tackle the problem of solving full crossword grids with LLMs for the very first time, achieving an accuracy of 93\% on New York Times crossword puzzles. Contrary to previous work in this area which concluded that LLMs lag human expert performance significantly, our research suggests this gap is a lot narrower.
• Abstract（参考訳）: クロスワード(Crosswords)は、自然言語理解、ワードプレイ、推論、世界知識において高い習熟度を示すために解法を必要とする単語パズルの一種であり、文字や長さの制約に固執している。 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたクロスワードの解法について述べる。 現状の最先端技術 (SoTA) 言語モデルでは, 暗号的クロスワードの手がかりを解読する能力が大きく, 関連するベンチマークでは2～3倍の精度で, 従来報告されていたSoTA結果よりも優れていたことが実証された。 また,ニューヨーク・タイムズのクロスワードパズルにおいて,初めて全クロスワードグリッドをLLMで解く問題に対処するために,この性能を利用した検索アルゴリズムを開発した。 LLMが人間の専門家のパフォーマンスを著しく低下させるというこの領域の以前の研究とは対照的に、我々の研究は、このギャップがより狭くなっていることを示唆している。

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