論文の概要: $T^5Score$: A Methodology for Automatically Assessing the Quality of LLM Generated Multi-Document Topic Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17390v2
• Date: Sun, 16 Mar 2025 08:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:57:37.269037
• Title: $T^5Score$: A Methodology for Automatically Assessing the Quality of LLM Generated Multi-Document Topic Sets
• Title（参考訳）: $T^5Score$: LLM生成多文書トピックセットの品質自動評価手法
• Authors: Itamar Trainin, Omri Abend,
• Abstract要約: 本稿では,トピックの品質を定量的な側面に分解する評価手法である$T5Scoreを紹介する。 このフレーミングは、強力なアノテーション間合意スコアをもたらす便利な、手動または自動的な評価手順を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.516381474175986
• License:
• Abstract: Using LLMs for Multi-Document Topic Extraction has recently gained popularity due to their apparent high-quality outputs, expressiveness, and ease of use. However, most existing evaluation practices are not designed for LLM-generated topics and result in low inter-annotator agreement scores, hindering the reliable use of LLMs for the task. To address this, we introduce $T^5Score$, an evaluation methodology that decomposes the quality of a topic set into quantifiable aspects, measurable through easy-to-perform annotation tasks. This framing enables a convenient, manual or automatic, evaluation procedure resulting in a strong inter-annotator agreement score. To substantiate our methodology and claims, we perform extensive experimentation on multiple datasets and report the results.
• Abstract（参考訳）: LLMs for Multi-Document Topic extract(英語版)は、その明らかに高品質な出力、表現性、使いやすさから最近人気を集めている。 しかし、既存の評価手法のほとんどは、LCM生成トピック向けに設計されておらず、結果として、アノテーション間の合意スコアが低くなり、LCMのタスクへの信頼性が損なわれる。 そこで本研究では,トピックセットの品質を定量的な側面に分解する評価手法である$T^5Score$を紹介した。 このフレーミングは、強力なアノテーション間合意スコアをもたらす便利な、手動または自動的な評価手順を可能にする。 提案手法とクレームを実証するため,複数のデータセットに対して広範な実験を行い,その結果を報告する。

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