論文の概要: CREAM: Comparison-Based Reference-Free ELO-Ranked Automatic Evaluation for Meeting Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10883v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 04:39:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 18:06:56.126966
- Title: CREAM: Comparison-Based Reference-Free ELO-Ranked Automatic Evaluation for Meeting Summarization
- Title（参考訳）: CREAM:会議要約のための基準フリーELO関連自動評価
- Authors: Ziwei Gong, Lin Ai, Harshsaiprasad Deshpande, Alexander Johnson, Emmy Phung, Zehui Wu, Ahmad Emami, Julia Hirschberg,
- Abstract要約: CREAM (Comparison-Based Reference-Free Elo-Ranked Automatic Evaluation for Meeting Summarization) は、ミーティングサマリーを評価する際の課題に対処する新しいフレームワークである。
ELOランキングシステムを利用することで、異なるモデルの品質や迅速な構成を比較するための堅牢なメカニズムを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.44018461165065
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have spurred interest in automatic evaluation methods for summarization, offering a faster, more cost-effective alternative to human evaluation. However, existing methods often fall short when applied to complex tasks like long-context summarizations and dialogue-based meeting summarizations. In this paper, we introduce CREAM (Comparison-Based Reference-Free Elo-Ranked Automatic Evaluation for Meeting Summarization), a novel framework that addresses the unique challenges of evaluating meeting summaries. CREAM leverages a combination of chain-of-thought reasoning and key facts alignment to assess conciseness and completeness of model-generated summaries without requiring reference. By employing an ELO ranking system, our approach provides a robust mechanism for comparing the quality of different models or prompt configurations.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は要約のための自動評価手法への関心を喚起し、人間の評価に対するより高速でコスト効率の高い代替手段を提供する。
しかし、長文要約や対話に基づく会議要約といった複雑なタスクに適用された場合、既存の手法はしばしば不足する。
本稿では,会議要約評価の独特な課題に対処する新しいフレームワークであるCREAM(Comparison-Based Reference-Free Elo-Ranked Automatic Evaluation for Meeting Summarization)を紹介する。
CREAMは、連鎖推論とキーファクトアライメントを組み合わせることで、参照を必要とせずにモデル生成要約の簡潔さと完全性を評価する。
ELOランキングシステムを利用することで、異なるモデルの品質や迅速な構成を比較するための堅牢なメカニズムを提供する。
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