論文の概要: Can LLMs Understand the Implication of Emphasized Sentences in Dialogue?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11065v2
• Date: Sat, 28 Sep 2024 05:50:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:18.936851
• Title: Can LLMs Understand the Implication of Emphasized Sentences in Dialogue?
• Title（参考訳）: LLMは対話における強調文の意味を理解できるか?
• Authors: Guan-Ting Lin, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: 強調は人間のコミュニケーションにおいて重要な要素であり、対話における純粋テキストを超えて話者の意図と含意を示す。 本稿では,強調の意味を抽出した強調注釈付き対話サンプルを用いたベンチマークであるEmphasized-Talkを紹介する。 オープンソースと商用の両方で様々な大規模言語モデル(LLM)を評価し,その性能を重要視して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.72966061510375
• License:
• Abstract: Emphasis is a crucial component in human communication, which indicates the speaker's intention and implication beyond pure text in dialogue. While Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing, their ability to understand emphasis in dialogue remains unclear. This paper introduces Emphasized-Talk, a benchmark with emphasis-annotated dialogue samples capturing the implications of emphasis. We evaluate various LLMs, both open-source and commercial, to measure their performance in understanding emphasis. Additionally, we propose an automatic evaluation pipeline using GPT-4, which achieves a high correlation with human rating. Our findings reveal that although commercial LLMs generally perform better, there is still significant room for improvement in comprehending emphasized sentences.
• Abstract（参考訳）: 強調は人間のコミュニケーションにおいて重要な要素であり、対話における純粋テキストを超えて話者の意図と含意を示す。 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、対話に重点を置く能力は未だ不明である。 本稿では,強調の意味を抽出した強調注釈付き対話サンプルを用いたベンチマークであるEmphasized-Talkを紹介する。 オープンソースと商用の両方で様々なLCMを評価し,その性能を重要視して評価する。 また,GPT-4を用いた自動評価パイプラインを提案する。 商業用LLMは, 一般的には良好な性能を示すが, 強調文の理解が向上する余地は依然として大きいことが判明した。

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