論文の概要: Generating bilingual example sentences with large language models as lexicography assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03182v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 05:57:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:04.365612
• Title: Generating bilingual example sentences with large language models as lexicography assistants
• Title（参考訳）: 辞書アシスタントとしての大型言語モデルを用いたバイリンガル例文の生成
• Authors: Raphael Merx, Ekaterina Vylomova, Kemal Kurniawan,
• Abstract要約: 本稿では,資源レベルの異なる言語におけるバイリンガル辞書の例文の生成と評価におけるLLMの性能について検討する。 GDEX(Good Dictionary Example)基準に対するLCM生成例の品質評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6550899846546527
• License:
• Abstract: We present a study of LLMs' performance in generating and rating example sentences for bilingual dictionaries across languages with varying resource levels: French (high-resource), Indonesian (mid-resource), and Tetun (low-resource), with English as the target language. We evaluate the quality of LLM-generated examples against the GDEX (Good Dictionary EXample) criteria: typicality, informativeness, and intelligibility. Our findings reveal that while LLMs can generate reasonably good dictionary examples, their performance degrades significantly for lower-resourced languages. We also observe high variability in human preferences for example quality, reflected in low inter-annotator agreement rates. To address this, we demonstrate that in-context learning can successfully align LLMs with individual annotator preferences. Additionally, we explore the use of pre-trained language models for automated rating of examples, finding that sentence perplexity serves as a good proxy for typicality and intelligibility in higher-resourced languages. Our study also contributes a novel dataset of 600 ratings for LLM-generated sentence pairs, and provides insights into the potential of LLMs in reducing the cost of lexicographic work, particularly for low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フランス語(高資源),インドネシア語(中資源),テトゥン語(低資源),英語を対象言語とする言語間のバイリンガル辞書の例文の生成と評価におけるLLMの性能について述べる。 GDEX(Good Dictionary Example)基準に対するLCM生成例の品質評価を行った。 この結果から,LLMは十分な辞書例を生成できるが,低リソース言語では性能が著しく低下することが明らかとなった。 また,低いアノテータ間の合意率に反映される品質など,人間の嗜好の変動も観察する。 そこで本研究では,LLMを個々のアノテータの好みに合わせることができることを示す。 さらに、実例の自動評価に事前訓練された言語モデルを用いることについて検討し、文の難易度が高リソース言語における典型性とインテリジェンスのための優れたプロキシとなることを発見した。 また,LLM生成文対に対する600の新たな評価データセットも提供し,特に低リソース言語において,LLMが辞書作業のコスト削減に寄与する可能性について考察した。

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