論文の概要: Evaluating Large Language Model Capability in Vietnamese Fact-Checking Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05641v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 15:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:41.637898
• Title: Evaluating Large Language Model Capability in Vietnamese Fact-Checking Data Generation
• Title（参考訳）: ベトナムのFact-Checkingデータ生成における大規模言語モデル機能の評価
• Authors: Long Truong To, Hung Tuan Le, Dat Van-Thanh Nguyen, Manh Trong Nguyen, Tri Thien Nguyen, Tin Van Huynh, Kiet Van Nguyen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な複雑な言語タスクに適用されている。 本稿では,ベトナムのファクトチェックタスクにおけるLPMを用いた自動データ生成について検討する。 簡単なプロンプト技術を用いて自動データ構築プロセスを開発し、生成したデータの品質を改善するためにいくつかの手法を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0173628293062005
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs), with gradually improving reading comprehension and reasoning capabilities, are being applied to a range of complex language tasks, including the automatic generation of language data for various purposes. However, research on applying LLMs for automatic data generation in low-resource languages like Vietnamese is still underdeveloped and lacks comprehensive evaluation. In this paper, we explore the use of LLMs for automatic data generation for the Vietnamese fact-checking task, which faces significant data limitations. Specifically, we focus on fact-checking data where claims are synthesized from multiple evidence sentences to assess the information synthesis capabilities of LLMs. We develop an automatic data construction process using simple prompt techniques on LLMs and explore several methods to improve the quality of the generated data. To evaluate the quality of the data generated by LLMs, we conduct both manual quality assessments and performance evaluations using language models. Experimental results and manual evaluations illustrate that while the quality of the generated data has significantly improved through fine-tuning techniques, LLMs still cannot match the data quality produced by humans.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、読みやすさと推論能力を徐々に改善し、様々な目的の言語データの自動生成を含む様々な複雑な言語タスクに適用されている。 しかし,ベトナム語のような低リソース言語での自動データ生成にLLMを適用する研究はまだ未開発であり,包括的評価に欠ける。 本稿では,ベトナムのファクトチェックタスクにおいて,LLMを用いた自動データ生成について検討する。 具体的には,複数のエビデンス文からクレームを合成したファクトチェックデータに着目し,LLMの情報合成能力を評価する。 LLMの簡単なプロンプト技術を用いて自動データ構築プロセスを開発し、生成したデータの品質を改善するためのいくつかの手法を探索する。 LLMが生成するデータの品質を評価するために,言語モデルを用いて手動品質評価と性能評価を行う。 実験結果と手動による評価では、生成データの品質は微調整技術によって大幅に改善されているが、LLMは人間によるデータ品質と一致しない。

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