論文の概要: Can LLMs assist with Ambiguity? A Quantitative Evaluation of various Large Language Models on Word Sense Disambiguation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18337v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 13:35:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:13.949667
• Title: Can LLMs assist with Ambiguity? A Quantitative Evaluation of various Large Language Models on Word Sense Disambiguation
• Title（参考訳）: LLMは曖昧さを補うことができるか? 単語センスの曖昧さに基づく様々な大言語モデルの定量的評価
• Authors: T. G. D. K. Sumanathilaka, Nicholas Micallef, Julian Hough,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた単語センス曖昧化(WSD)の改善について検討する。 提案手法では,プロンプトをPOSタグ,曖昧な単語のシノニム,アスペクトベース・センス・フィルタリング,少数ショットプロンプトで支援する。 数ショットのChain of Thought (COT)プロンプトベースのアプローチを利用することで、本研究はパフォーマンスを大幅に改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.816964541847194
• License:
• Abstract: Ambiguous words are often found in modern digital communications. Lexical ambiguity challenges traditional Word Sense Disambiguation (WSD) methods, due to limited data. Consequently, the efficiency of translation, information retrieval, and question-answering systems is hindered by these limitations. This study investigates the use of Large Language Models (LLMs) to improve WSD using a novel approach combining a systematic prompt augmentation mechanism with a knowledge base (KB) consisting of different sense interpretations. The proposed method incorporates a human-in-loop approach for prompt augmentation where prompt is supported by Part-of-Speech (POS) tagging, synonyms of ambiguous words, aspect-based sense filtering and few-shot prompting to guide the LLM. By utilizing a few-shot Chain of Thought (COT) prompting-based approach, this work demonstrates a substantial improvement in performance. The evaluation was conducted using FEWS test data and sense tags. This research advances accurate word interpretation in social media and digital communication.
• Abstract（参考訳）: 曖昧な言葉は現代のデジタル通信でよく見られる。 語彙的曖昧さは、限られたデータのために従来の単語センス曖昧さ(WSD)法に挑戦する。 その結果、これらの制限により、翻訳、情報検索、質問応答システムの効率が阻害される。 本研究では,系統的なプロンプト拡張機構と異なる感覚解釈からなる知識ベース(KB)を組み合わせた新しいアプローチを用いて,Large Language Models (LLMs) を用いてWSDを改善することを検討した。 提案手法は,POPタグ付け,曖昧な単語のシノニム,アスペクトベース・センス・フィルタリング,LLMを誘導する数発のプロンプトなどによってプロンプトがサポートされる。 数ショットのChain of Thought (COT)プロンプトベースのアプローチを利用することで、本研究はパフォーマンスを大幅に改善したことを示す。 FEWSテストデータとセンスタグを用いて評価を行った。 本研究は,ソーシャルメディアとデジタルコミュニケーションにおける正確な単語解釈を推し進めるものである。

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