論文の概要: RDBE: Reasoning Distillation-Based Evaluation Enhances Automatic Essay Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13781v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 05:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-28 18:48:53.820252
• Title: RDBE: Reasoning Distillation-Based Evaluation Enhances Automatic Essay Scoring
• Title（参考訳）: RDBE: 蒸留法に基づく評価は自動評価を促進する
• Authors: Ali Ghiasvand Mohammadkhani,
• Abstract要約: Reasoning Distillation-Based Evaluation (RDBE) は、解釈可能性を統合し、モデルスコアの背景にある理論的根拠を解明する。 実験により, データセットに考慮したすべてのスコアリングルーリックに対してRDBEの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, various encoder-only and encoder-decoder pre-trained models like BERT and T5 have been applied to automatic essay scoring (AES) as small language models. However, existing studies have primarily treated this task akin to a classification problem, focusing solely on outputting scores in the target text without offering interpretations for the generated scores. Departing from the approaches, we introduce Reasoning Distillation-Based Evaluation (RDBE), which integrates interpretability to elucidate the rationale behind model scores while enhancing performance through initial reasoning. This interpretive capability is acquired during training by leveraging generated reasoning from a large language model (LLM) to distill a small language model (SLM). Our experimental results demonstrate the efficacy of RDBE across all scoring rubrics considered in the dataset. RDBE outperforms both zero-shot LLM generation and generation from a baseline fine-tuned model, establishing itself as state-of-the-art in the corresponding dataset. This highlights its practical interpretative output and enhanced performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,BERTやT5などのエンコーダのみおよびエンコーダデコーダ事前訓練モデルが,小言語モデルとして自動エッセイスコア(AES)に適用されている。 しかし、既存の研究では、主に分類問題に類似したタスクを扱い、生成したスコアの解釈を提示することなく、対象テキストにスコアを出力することにのみ焦点をあてている。 提案手法とは別に,解釈可能性を統合し,モデルスコアの背景にある理論的根拠を解明し,初期推論による性能向上を図るReasoning Distillation-Based Evaluation (RDBE)を導入する。 この解釈能力は、大言語モデル(LLM)から生成された推論を利用して学習中に獲得され、小言語モデル(SLM)を蒸留する。 実験により, データセットに考慮したすべてのスコアリングルーリックに対してRDBEの有効性が示された。 RDBEはゼロショットLLMの生成とベースラインの微調整モデルからの生成の両方に優れており、対応するデータセットの最先端として確立されている。 これは実際の解釈的出力とパフォーマンスの向上を強調します。

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