論文の概要: TRAVELER: A Benchmark for Evaluating Temporal Reasoning across Vague, Implicit and Explicit References

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01325v1
• Date: Fri, 02 May 2025 14:56:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:20.072304
• Title: TRAVELER: A Benchmark for Evaluating Temporal Reasoning across Vague, Implicit and Explicit References
• Title（参考訳）: TRAVELER:Vag, Implicit, Explicit参照における時間的推論の評価ベンチマーク
• Authors: Svenja Kenneweg, Jörg Deigmöller, Philipp Cimiano, Julian Eggert,
• Abstract要約: TRAVELER(TRAVELER)は,質問応答のパラダイムに従う新しいベンチマークデータセットである。 旅行者は、言語時間に対する明示的、暗黙的、曖昧な時間的参照を解消するモデルの能力を評価する。 以上の結果から,LLMのベンチマークでは,イベントセットに少数のイベントがある場合,イベントセットの長さが大きく,時間的参照があまり明確でない場合には,パフォーマンスが明らかに低下することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.939139840783596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding and resolving temporal references is essential in Natural Language Understanding as we often refer to the past or future in daily communication. Although existing benchmarks address a system's ability to reason about and resolve temporal references, systematic evaluation of specific temporal references remains limited. Towards closing this gap, we introduce TRAVELER, a novel synthetic benchmark dataset that follows a Question Answering paradigm and consists of questions involving temporal references with the corresponding correct answers. TRAVELER assesses models' abilities to resolve explicit, implicit relative to speech time, and vague temporal references. Beyond investigating the performance of state-of-the-art LLMs depending on the type of temporal reference, our benchmark also allows evaluation of performance in relation to the length of the set of events. For the category of vague temporal references, ground-truth answers were established via human surveys on Prolific, following a procedure similar to the one from Kenneweg et al. To demonstrate the benchmark's applicability, we evaluate four state-of-the-art LLMs using a question-answering task encompassing 3,300 questions. Our findings show that while the benchmarked LLMs can answer questions over event sets with a handful of events and explicit temporal references successfully, performance clearly deteriorates with larger event set length and when temporal references get less explicit. Notably, the vague question category exhibits the lowest performance across all models. The benchmark is publicly available at: https://gitlab.ub.uni-bielefeld.de/s.kenneweg/TRAVELER
• Abstract（参考訳）: 自然言語理解においては,日常コミュニケーションにおける過去や未来をしばしば参照するので,時間的参照の理解と解決が不可欠である。 既存のベンチマークは、時間参照を推論し、解決するシステムの能力に対処するが、特定の時間参照の体系的評価は依然として限られている。 このギャップを埋めるために, TRAVELERを導入する。TRAVELERは, 質問回答パラダイムに従う新しいベンチマークデータセットで, 時間的参照と対応する正解を関連づけた質問からなる。 TRAVELERは、音声時間に対する明示的、暗黙的、曖昧な時間的参照を解消するモデルの能力を評価する。 時間的基準のタイプによって、最先端のLCMの性能を調査するだけでなく、このベンチマークでは、イベントの集合の長さに関するパフォーマンスの評価も可能である。 あいまいな時間的基準のカテゴリについては、KennewegらによるProlificの人間による調査を通じて、このベンチマークの適用性を実証するために、3300の質問を含む質問応答タスクを用いて、4つの最先端LCMを評価した。 以上の結果から,LLMはイベントセットに対して,少数のイベントと明示的な時間的参照による解答が可能であるが,時間的参照がより明確になった場合,イベントセットの長さが大きくなると明らかに性能が低下することが示唆された。 特に、あいまいな問題カテゴリーは全てのモデルの中で最も低い性能を示す。 ベンチマークは、https://gitlab.ub.uni-bielefeld.de/s.kenneweg/TRAVELERで公開されている。

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