Fugu-MT 論文翻訳(概要): LITE: LLM-Impelled efficient Taxonomy Evaluation

論文の概要: LITE: LLM-Impelled efficient Taxonomy Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01369v1
Date: Wed, 02 Apr 2025 05:33:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-03 13:22:40.030052
Title: LITE: LLM-Impelled efficient Taxonomy Evaluation
Title（参考訳）: LITE: LLM-Impelled efficient Taxonomy Evaluation
Authors: Lin Zhang, Zhouhong Gu, Suhang Zheng, Tao Wang, Tianyu Li, Hongwei Feng, Yanghua Xiao,
Abstract要約: LITEは階層的な分類評価戦略であり、分類を管理可能なサブ構造に分解する。これは、定量的なパフォーマンス分析と質的な洞察の両方を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.8374687916129
License:
Abstract: This paper presents LITE, an LLM-based evaluation method designed for efficient and flexible assessment of taxonomy quality. To address challenges in large-scale taxonomy evaluation, such as efficiency, fairness, and consistency, LITE adopts a top-down hierarchical evaluation strategy, breaking down the taxonomy into manageable substructures and ensuring result reliability through cross-validation and standardized input formats. LITE also introduces a penalty mechanism to handle extreme cases and provides both quantitative performance analysis and qualitative insights by integrating evaluation metrics closely aligned with task objectives. Experimental results show that LITE demonstrates high reliability in complex evaluation tasks, effectively identifying semantic errors, logical contradictions, and structural flaws in taxonomies, while offering directions for improvement. Code is available at https://github.com/Zhang-l-i-n/TAXONOMY_DETECT .
Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMに基づく分類品質の効率的かつ柔軟な評価法であるLITEについて述べる。効率性、公平性、一貫性などの大規模な分類評価の課題に対処するため、LITEはトップダウンの階層的評価戦略を採用し、分類を管理可能なサブ構造に分割し、クロスバリデーションと標準化された入力形式による結果信頼性を確保する。 LITEはまた、極端なケースを扱うためのペナルティメカニズムを導入し、タスク目標と密接に整合した評価指標を統合することで、定量的なパフォーマンス分析と質的な洞察を提供する。実験の結果、LITEは複雑な評価タスクにおいて高い信頼性を示し、意味的誤り、論理的矛盾、分類学における構造的欠陥を効果的に識別し、改善のための指示を提供する。コードはhttps://github.com/Zhang-l-i-n/TAXONOMY_DETECTで公開されている。

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