論文の概要: Towards More Effective Table-to-Text Generation: Assessing In-Context Learning and Self-Evaluation with Open-Source Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12878v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 09:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:23:01.190354
• Title: Towards More Effective Table-to-Text Generation: Assessing In-Context Learning and Self-Evaluation with Open-Source Models
• Title（参考訳）: より効果的なテーブル・ツー・テキスト生成に向けて:オープンソース・モデルによる文脈学習と自己評価の評価
• Authors: Sahar Iravani, Tim . O . F Conrad,
• Abstract要約: 本研究では,ベンチマークデータセット間の言語モデル(LM)における様々なコンテキスト内学習戦略の有効性について検討する。 我々は、チェーンオブ思考推論を用いた大規模言語モデル(LLM)の自己評価アプローチを採用し、BERTScoreのような人力対応メトリクスとの相関性を評価する。 本研究はテーブル・ツー・テキスト・ジェネレーションの改善における実例の顕著な影響を浮き彫りにし, LLM の自己評価には可能性があるが, 人間の判断と現在の整合性は向上する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Table processing, a key task in natural language processing, has significantly benefited from recent advancements in language models (LMs). However, the capabilities of LMs in table-to-text generation, which transforms structured data into coherent narrative text, require an in-depth investigation, especially with current open-source models. This study explores the effectiveness of various in-context learning strategies in LMs across benchmark datasets, focusing on the impact of providing examples to the model. More importantly, we examine a real-world use case, offering valuable insights into practical applications. To complement traditional evaluation metrics, we employ a large language model (LLM) self-evaluation approach using chain-of-thought reasoning and assess its correlation with human-aligned metrics like BERTScore. Our findings highlight the significant impact of examples in improving table-to-text generation and suggest that, while LLM self-evaluation has potential, its current alignment with human judgment could be enhanced. This points to the need for more reliable evaluation methods.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理における重要なタスクであるテーブル処理は、近年の言語モデル(LM)の進歩から大きな恩恵を受けている。 しかし、構造化されたデータをコヒーレントな物語テキストに変換するテーブル・ツー・テキスト生成におけるLMの能力は、特に現在のオープンソースモデルにおいて、詳細な調査を必要とする。 本研究は、モデルにサンプルを提供することによる影響に着目し、ベンチマークデータセット間のLMにおける様々なコンテキスト内学習戦略の有効性について検討する。 さらに重要なのは、実世界のユースケースを調べ、実用的なアプリケーションに関する貴重な洞察を提供することです。 従来の評価指標を補完するために,チェーン・オブ・ソート推論を用いた大規模言語モデル(LLM)による自己評価手法を採用し,BERTScoreのような人為的な指標との相関性を評価する。 本研究はテーブル・ツー・テキスト・ジェネレーションの改善における実例の顕著な影響を浮き彫りにし, LLM の自己評価には可能性があるが, 人間の判断と現在の整合性は向上する可能性が示唆された。 これは、より信頼性の高い評価方法の必要性を示している。

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