論文の概要: Exploring Automated Keyword Mnemonics Generation with Large Language Models via Overgenerate-and-Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13952v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 00:00:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:28:44.045166
• Title: Exploring Automated Keyword Mnemonics Generation with Large Language Models via Overgenerate-and-Rank
• Title（参考訳）: オーバージェネレーション・アンド・ランクによる大規模言語モデルを用いた自動キーワードMnemonics生成の探索
• Authors: Jaewook Lee, Hunter McNichols, Andrew Lan,
• Abstract要約: キーワード・ムネモニクス(英: Keywords mnemonics)は、単語を単語のキューを通じて記憶可能な関連性を通じて記憶する技法である。 そこで本稿では,大規模言語モデルに言語的手がかりを生成させる手法として,新しいオーバージェネレーション・アンド・ランク法を提案する。 以上の結果から, LLM生成のメネモニクスは, 画像性, コヒーレンス, 知覚的有用性の観点から, 人間生成のミネモニクスに匹敵するものであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.383205675898942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study an under-explored area of language and vocabulary learning: keyword mnemonics, a technique for memorizing vocabulary through memorable associations with a target word via a verbal cue. Typically, creating verbal cues requires extensive human effort and is quite time-consuming, necessitating an automated method that is more scalable. We propose a novel overgenerate-and-rank method via prompting large language models (LLMs) to generate verbal cues and then ranking them according to psycholinguistic measures and takeaways from a pilot user study. To assess cue quality, we conduct both an automated evaluation of imageability and coherence, as well as a human evaluation involving English teachers and learners. Results show that LLM-generated mnemonics are comparable to human-generated ones in terms of imageability, coherence, and perceived usefulness, but there remains plenty of room for improvement due to the diversity in background and preference among language learners.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語と語彙学習の未探索領域であるキーワード・メネモニクス(キーワード・メネモニクス)について検討する。 通常、動詞の手がかりを作成するには、広範囲の人的努力が必要で、非常に時間がかかり、よりスケーラブルな自動化メソッドが必要になります。 そこで本稿では,大規模言語モデル(LLM)に言語的手がかりを生成させ,それをパイロットユーザスタディから得られた心理言語学的尺度やテイクアウトに基づいてランク付けすることで,新たなオーバージェネレーション・アンド・ランク手法を提案する。 クエの質を評価するため,教師や学習者による人的評価だけでなく,画像の可視性とコヒーレンスの自動評価も行う。 以上の結果から,LLM生成は画像性,コヒーレンス,知覚的有用性において人間に匹敵するが,言語学習者の背景や嗜好の多様性により,改善の余地は十分にあることがわかった。

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