論文の概要: Difficulty Estimation and Simplification of French Text Using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18061v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 14:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 13:49:09.691516
• Title: Difficulty Estimation and Simplification of French Text Using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたフランス語テキストの難易度推定と簡易化
• Authors: Henri Jamet, Yash Raj Shrestha, Michalis Vlachos,
• Abstract要約: 外国語テキストの難易度を推定することに集中して,大規模言語モデルを言語学習アプリケーションに活用する。 本研究では,ラベル付き例,移動学習,および大規模言語モデルを用いた難易度分類モデルを構築し,従来の手法に比べて精度が高いことを示す。 我々の実験はフランス語のテキストで行われているが、我々の手法は言語に依存しず、他の外国語にも直接適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0568851068989973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We leverage generative large language models for language learning applications, focusing on estimating the difficulty of foreign language texts and simplifying them to lower difficulty levels. We frame both tasks as prediction problems and develop a difficulty classification model using labeled examples, transfer learning, and large language models, demonstrating superior accuracy compared to previous approaches. For simplification, we evaluate the trade-off between simplification quality and meaning preservation, comparing zero-shot and fine-tuned performances of large language models. We show that meaningful text simplifications can be obtained with limited fine-tuning. Our experiments are conducted on French texts, but our methods are language-agnostic and directly applicable to other foreign languages.
• Abstract（参考訳）: 我々は、外国語テキストの難易度を推定し、難易度を下げることに集中して、言語学習アプリケーションに生成可能な大規模言語モデルを活用する。 両タスクを予測問題とみなし,ラベル付き例,移動学習,および大規模言語モデルを用いた難易度分類モデルを構築し,従来の手法と比較して精度が高いことを示す。 単純化のために, 単純化品質と意味保存のトレードオフを評価し, 大規模言語モデルのゼロショットと微調整性能を比較した。 そこで本研究では,微調整を限定して意味のあるテキストの簡易化が可能であることを示す。 我々の実験はフランス語のテキストで行われているが、我々の手法は言語に依存しず、他の外国語にも直接適用できる。

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