論文の概要: JELV: A Judge of Edit-Level Validity for Evaluation and Automated Reference Expansion in Grammatical Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21700v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 05:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.339187
• Title: JELV: A Judge of Edit-Level Validity for Evaluation and Automated Reference Expansion in Grammatical Error Correction
• Title（参考訳）: JELV:文法的誤り訂正における基準拡張の評価と自動評価のための編集レベル妥当性判定
• Authors: Yuhao Zhan, Yuqing Zhang, Jing Yuan, Qixiang Ma, Zhiqi Yang, Yu Gu, Zemin Liu, Fei Wu,
• Abstract要約: 我々は,文法性,忠実性,流布性から補正編集を検証するために,編集レベル妥当性審査官(JELV)を紹介した。 提案するPair-wise Edit-level Validityデータセット(PEVData)をベンチマークとして,JELVは2つの実装を提供する。 JELV を用いて LLM 生成した訂正候補をフィルタリングし,3,692 個のソース文を含むBEA19 の単一参照データセットを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.662896396339107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing Grammatical Error Correction (GEC) systems suffer from limited reference diversity, leading to underestimated evaluation and restricted model generalization. To address this issue, we introduce the Judge of Edit-Level Validity (JELV), an automated framework to validate correction edits from grammaticality, faithfulness, and fluency. Using our proposed human-annotated Pair-wise Edit-level Validity Dataset (PEVData) as benchmark, JELV offers two implementations: a multi-turn LLM-as-Judges pipeline achieving 90% agreement with human annotators, and a distilled DeBERTa classifier with 85% precision on valid edits. We then apply JELV to reclassify misjudged false positives in evaluation and derive a comprehensive evaluation metric by integrating false positive decoupling and fluency scoring, resulting in state-of-the-art correlation with human judgments. We also apply JELV to filter LLM-generated correction candidates, expanding the BEA19's single-reference dataset containing 38,692 source sentences. Retraining top GEC systems on this expanded dataset yields measurable performance gains. JELV provides a scalable solution for enhancing reference diversity and strengthening both evaluation and model generalization.
• Abstract（参考訳）: 既存の文法誤り訂正(GEC)システムは参照の多様性が限られており、過小評価とモデル一般化が制限される。 この問題に対処するために,文法性,忠実性,流布性から修正を検証するための自動フレームワークであるJELV(Jice of Edit-Level Validity)を導入する。 提案したPair-wise Edit-level Validity Dataset (PEVData) をベンチマークとして,マルチターンLLM-as-Judgesパイプラインの90%のアノテータとの一致を実現するとともに,有効編集精度85%の蒸留DeBERTa分類器を提供する。 評価において誤判定された偽陽性を再分類するためにJELVを適用し, 誤判定と流速スコアを組み合わせた総合的評価基準を導出し, 人間の判断と最先端の相関を導出する。 また、JELVを用いてLLM生成した修正候補をフィルタリングし、BEA19の単一参照データセットを38,692のソース文で拡張する。 この拡張データセットでトップのGECシステムをリトレーニングすると、測定可能なパフォーマンスが向上する。 JELVは、参照の多様性を高め、評価とモデル一般化の両方を強化するスケーラブルなソリューションを提供する。

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