Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comparative Study of Quality Evaluation Methods for Text Summarization

論文の概要: A Comparative Study of Quality Evaluation Methods for Text Summarization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00747v1
Date: Sun, 30 Jun 2024 16:12:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 01:47:18.191763
Title: A Comparative Study of Quality Evaluation Methods for Text Summarization
Title（参考訳）: テキスト要約における品質評価手法の比較検討
Authors: Huyen Nguyen, Haihua Chen, Lavanya Pobbathi, Junhua Ding,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくテキスト要約評価手法を提案する。以上の結果から,LLMの評価は人間の評価と密接に一致しているが,ROUGE-2,BERTScore,SummaCなどの広く使用されている自動測定値には一貫性がない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5512295869673147
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Evaluating text summarization has been a challenging task in natural language processing (NLP). Automatic metrics which heavily rely on reference summaries are not suitable in many situations, while human evaluation is time-consuming and labor-intensive. To bridge this gap, this paper proposes a novel method based on large language models (LLMs) for evaluating text summarization. We also conducts a comparative study on eight automatic metrics, human evaluation, and our proposed LLM-based method. Seven different types of state-of-the-art (SOTA) summarization models were evaluated. We perform extensive experiments and analysis on datasets with patent documents. Our results show that LLMs evaluation aligns closely with human evaluation, while widely-used automatic metrics such as ROUGE-2, BERTScore, and SummaC do not and also lack consistency. Based on the empirical comparison, we propose a LLM-powered framework for automatically evaluating and improving text summarization, which is beneficial and could attract wide attention among the community.
Abstract（参考訳）: テキスト要約の評価は自然言語処理(NLP)において難しい課題となっている。参照要約に大きく依存する自動メトリクスは多くの状況では適さないが、人間の評価は時間と労働集約である。このギャップを埋めるために,テキスト要約を評価するための大規模言語モデル(LLM)に基づく新しい手法を提案する。また, 8つの自動測定値, 人体評価, 提案手法との比較検討を行った。 7種類の最先端(SOTA)要約モデルを評価した。特許文書を用いたデータセットに関する広範な実験と分析を行う。以上の結果から,LLMの評価は人間の評価と密接に一致しているが,ROUGE-2,BERTScore,SummaCなどの広く使用されている自動測定値には一貫性がない。実験的な比較から,テキスト要約を自動評価・改善するLLMフレームワークを提案する。

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