論文の概要: Assessing the Alignment of FOL Closeness Metrics with Human Judgement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08613v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 02:02:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:23:26.481676
• Title: Assessing the Alignment of FOL Closeness Metrics with Human Judgement
• Title（参考訳）: 人間の判断によるFOL閉度測定値のアライメントの評価
• Authors: Ramya Keerthy Thatikonda, Wray Buntine, Ehsan Shareghi,
• Abstract要約: FOL評価における既存の指標の感度と人的判断との整合性について検討した。 メトリクスを組み合わせることで、個々のメトリクスに比べてアライメントと感度が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.100564948718887
• License:
• Abstract: The recent successful paradigm of solving logical reasoning problems with tool-augmented large language models (LLMs) leverages translation of natural language statements into First-Order Logic~(FOL) and external theorem provers. However, the correctness of FOL statements, comprising operators and text predicates, often goes unverified due to the lack of a reliable evaluation metric for comparing generated and ground-truth FOLs. In this paper, we present a comprehensive study of sensitivity of existing metrics and their alignment with human judgement on FOL evaluation. Using ground-truth FOLs, we carefully designed various perturbations on the ground-truth to assess metric sensitivity. We sample FOL translation candidates for natural language statements and measure the ranking alignment between automatic metrics and human annotators. Our empirical findings highlight oversensitivity in the n-gram metric BLEU for text perturbations, the semantic graph metric Smatch++ for structural perturbations, and FOL metric for operator perturbation. We also observe a closer alignment between BertScore and human judgement. Additionally, we show that combining metrics enhances both alignment and sensitivity compared to using individual metrics.
• Abstract（参考訳）: ツール強化された大規模言語モデル(LLM)による論理的推論問題の解決に成功している最近のパラダイムは、自然言語文を一階述語論理~(FOL)と外部定理プローバーに変換する。 しかし、演算子とテキスト述語からなるFOL文の正当性は、生成したFOLと基幹のFOLを比較するための信頼性の高い評価基準が欠如していることから、証明されていないことが多い。 本稿では,既存の指標の感度に関する総合的研究とFOL評価における人間の判断との整合性について述べる。 地絡FOLを用いて,地絡FOLの計測感度を評価するために,地絡FOLを用いて様々な摂動を慎重に設計した。 我々は、自然言語文のFOL翻訳候補をサンプリングし、自動メトリクスと人間のアノテータのランキングアライメントを測定する。 実験により, テキスト摂動のn-gramメトリックBLEU, 構造摂動のセマンティックグラフメトリックSmatch++, 演算子摂動のFOL測定値の過感度が明らかになった。 また、BertScoreと人間の判断の密接な一致も観察する。 さらに、メトリクスを組み合わせることで、個々のメトリクスを使用する場合と比較して、アライメントと感度の両方が向上することを示す。

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