論文の概要: Investigating a Benchmark for Training-set free Evaluation of Linguistic Capabilities in Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05023v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 12:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:56:59.510354
• Title: Investigating a Benchmark for Training-set free Evaluation of Linguistic Capabilities in Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: 機械読解における言語能力の学習セットフリー評価のためのベンチマークの検討
• Authors: Viktor Schlegel, Goran Nenadic, Riza Batista-Navarro,
• Abstract要約: 合成課題集合上でのトレーニングセット自由設定において最適化モデルを評価するためのフレームワークについて検討する。 生成手法の単純さにもかかわらず、データは自然性や語彙の多様性に関してクラウドソースのデータセットと競合する。 我々は、さらに実験を行い、最先端の言語モデルに基づくMRCシステムが、挑戦セットを正しく成功させるために学習できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.09297288867446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Performance of NLP systems is typically evaluated by collecting a large-scale dataset by means of crowd-sourcing to train a data-driven model and evaluate it on a held-out portion of the data. This approach has been shown to suffer from spurious correlations and the lack of challenging examples that represent the diversity of natural language. Instead, we examine a framework for evaluating optimised models in training-set free setting on synthetically generated challenge sets. We find that despite the simplicity of the generation method, the data can compete with crowd-sourced datasets with regard to naturalness and lexical diversity for the purpose of evaluating the linguistic capabilities of MRC models. We conduct further experiments and show that state-of-the-art language model-based MRC systems can learn to succeed on the challenge set correctly, although, without capturing the general notion of the evaluated phenomenon.
• Abstract（参考訳）: NLPシステムの性能は、クラウドソーシングによって大規模なデータセットを収集し、データ駆動モデルのトレーニングを行い、データの保持された部分で評価することで評価されるのが一般的である。 このアプローチは、突発的な相関と、自然言語の多様性を表す挑戦的な例の欠如に悩まされていることが示されている。 そこで本研究では,合成課題集合上でのトレーニングセット自由設定において,最適化モデルを評価するためのフレームワークについて検討する。 生成手法の単純さにもかかわらず、データは、MRCモデルの言語能力を評価するために、自然性や語彙の多様性に関して、クラウドソースのデータセットと競合することができる。 我々はさらに実験を行い、現状の言語モデルに基づく MRC システムは、評価された現象の一般的な概念を捉えることなく、挑戦セットを正しく成功させることができることを示した。

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