論文の概要: BADGE: BADminton report Generation and Evaluation with LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18116v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 07:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 14:28:34.620955
• Title: BADGE: BADminton report Generation and Evaluation with LLM
• Title（参考訳）: BADGE: LLMによるBADmintonレポートの生成と評価
• Authors: Shang-Hsuan Chiang, Lin-Wei Chao, Kuang-Da Wang, Chih-Chuan Wang, Wen-Chih Peng,
• Abstract要約: 我々は,この目的のためにLarge Language Model (LLM) を用いて設計した BADGE という新しいフレームワークを紹介する。 本手法は,レポート生成とレポート評価の2つの主要なフェーズから構成される。 GPT-4による評価結果と人的判断結果との比較では,GPT-4による報告が好まれる傾向が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.300544830497607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Badminton enjoys widespread popularity, and reports on matches generally include details such as player names, game scores, and ball types, providing audiences with a comprehensive view of the games. However, writing these reports can be a time-consuming task. This challenge led us to explore whether a Large Language Model (LLM) could automate the generation and evaluation of badminton reports. We introduce a novel framework named BADGE, designed for this purpose using LLM. Our method consists of two main phases: Report Generation and Report Evaluation. Initially, badminton-related data is processed by the LLM, which then generates a detailed report of the match. We tested different Input Data Types, In-Context Learning (ICL), and LLM, finding that GPT-4 performs best when using CSV data type and the Chain of Thought prompting. Following report generation, the LLM evaluates and scores the reports to assess their quality. Our comparisons between the scores evaluated by GPT-4 and human judges show a tendency to prefer GPT-4 generated reports. Since the application of LLM in badminton reporting remains largely unexplored, our research serves as a foundational step for future advancements in this area. Moreover, our method can be extended to other sports games, thereby enhancing sports promotion. For more details, please refer to https://github.com/AndyChiangSH/BADGE.
• Abstract（参考訳）: バドミントンは広く人気があり、試合の報告には一般にプレイヤー名、ゲームスコア、ボールタイプなどの詳細が含まれており、観客にゲームの総合的なビューを提供する。 しかし、これらのレポートを書くのは時間がかかります。 この課題により、我々はLarge Language Model(LLM)がバドミントンレポートの生成と評価を自動化できるかどうかを探ることができた。 本稿では,この目的のために LLM を用いて設計した BADGE という新しいフレームワークを紹介する。 本手法は,レポート生成とレポート評価の2つの主要なフェーズから構成される。 最初、バドミントンに関連するデータはLLMによって処理され、マッチの詳細なレポートが生成される。 我々は、入力データ型、ICL(In-Context Learning)、LCM(LCM)をそれぞれテストし、CSVデータ型と思考の連鎖を用いた場合、GPT-4が最適であることを示した。 レポート生成後、LCMはレポートを評価し、その品質を評価する。 GPT-4による評価結果と人的判断結果との比較では,GPT-4による報告が好まれる傾向が見られた。 バドミントン報告へのLLMの適用は未解明のままであり,本研究は今後の発展に向けた基礎的なステップとなる。 さらに,本手法は他のスポーツゲームにも拡張可能であり,スポーツ振興の促進が図られる。 詳細はhttps://github.com/AndyChiangSH/BADGEを参照してください。

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