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#DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #NLP#LanguageModel#QuestionAnswering#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ...
#DocumentSummarization#NLP#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #NLP#LanguageModel#QuestionAnswering#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ...
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。
#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-free#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of Summarization, Fajri Koto+, N_A, JAIR22 Summary本論文では、FFCIという細かい要約評価のためのフレームワークを提案しました。このフレームワークは、信頼性、焦点、カバレッジ、および文間の連続性の4つの要素から構成されています。新しいデータセットを構築し、評価メトリックとモデルベースの評価方法をクロス比較することで、FFCIの4つの次元を評価するための自動的な方法を開発しました。さまざまな要約モデルを評価し、驚くべき結果を得ました。 Comment先行研究でどのようなMetricが利用されていて、それらがどういった観点のMetricなのかや、データセットなど、非常に細かくまとまっている。Faithfulness(ROUGE, STS-Score, BERTScoreに基づく), Focus and Coverage (Question Ans ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation, Or Honovich+, N_A, the Second DialDoc Workshop on Document-grounded Dialogue and Conversational Question Answering22 Summary事実の整合性メトリックの包括的な調査と評価であるTRUEを紹介。さまざまな最先端のメトリックと11のデータセットを対象に行った結果、大規模なNLIおよび質問生成・回答ベースのアプローチが強力で補完的な結果を達成することがわかった。TRUEをモデルおよびメトリックの開発者の出発点として推奨し、さらなる評価方法の向上に向けた進歩を期待している。 CommentFactualConsistencyに関するMetricが良くまとまっている ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Play the Shannon Game With Language Models: A Human-Free Approach to Summary Evaluation, Nicholas Egan+, N_A, AAAI22 Summaryこの研究では、事前学習済み言語モデルを使用して、参照フリーの要約評価指標を提案します。これにより、要約の品質を測定するための新しい手法が開発されます。また、提案手法が人間の判断と高い相関関係を持つことが実証されます。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Reference-free Summarization Evaluation via Semantic Correlation and Compression Ratio, Liu+, NAACL22 Summary本研究では、参照ベースの評価方法の柔軟性の欠如を解消するために、事前学習済み言語モデルを使用して自動参照フリーの評価指標を提案します。この指標は、要約の意味的な分布と圧縮率を考慮し、人間の評価とより一致していることが実験で示されました。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 SummScore: A Comprehensive Evaluation Metric for Summary Quality Based on Cross-Encoder, Wuhang Lin+, N_A, arXiv22 Summary要約の品質評価メトリクスの問題を解決するために、SummScoreという包括的な評価メトリクスを提案する。SummScoreはCrossEncoderに基づいており、要約の多様性を抑制せずに要約の品質を評価することができる。さらに、SummScoreは一貫性、一貫性、流暢さ、関連性の4つの側面で評価することができる。実験結果は、SummScoreが既存の評価メトリクスを上回ることを示している。また、SummScoreの評価結果を16の主要な要約モデルに提供している。 #DocumentSummarization#Tools#NLP#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ...
#NaturalLanguageGeneration#NLP#DialogueGeneration#Evaluation#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ...
#DocumentSummarization#NLP#Evaluation#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation, Deng+, EMNLP21 Summary本研究では、自然言語生成（NLG）タスクの評価において、情報の整合性を重視した統一的な視点を提案する。情報の整合性を評価するための解釈可能な評価指標のファミリーを開発し、ゴールドリファレンスデータを必要とせずに、さまざまなNLGタスクの評価を行うことができることを実験で示した。 CommentCTC ... #NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ...
#DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 BARTSCORE: Evaluating Generated Text as Text Generation, Yuan+ （w_ Neubigさん）, NeurIPS21 Summary本研究では、生成されたテキストの評価方法について検討しました。具体的には、事前学習モデルを使用してテキスト生成の問題をモデル化し、生成されたテキストを参照出力またはソーステキストに変換するために訓練されたモデルを使用しました。提案したメトリックであるBARTSCOREは、情報量、流暢さ、事実性などの異なる視点のテキスト評価に柔軟に適用できます。実験結果では、既存のトップスコアリングメトリックを上回る性能を示しました。BARTScoreの計算に使用するコードは公開されており、インタラクティブなリーダーボードも利用可能です。 CommentBARTScore# 概要 ソーステキストが与えられた時に、BARTによって生成テキストを生成する尤度を計算し、それをスコアとする手法。テキスト生成タスクをテキスト生成モデルでスコアリングすることで、pre-trainingされたパラメータをより有効に活用できる（e.g. BERTScoreやMov ...
#DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Towards Question-Answering as an Automatic Metric for Evaluating the Content Quality of a Summary, Deutsch+, TACL21 Summary要約の品質を評価するための新しい指標であるQAEvalを提案する。QAEvalは質問応答（QA）を使用して要約と参照の情報の重複を測定するため、従来のテキストの重複に基づく指標とは異なる。実験結果から、QAEvalは現在の最先端の指標よりも優れたパフォーマンスを示し、他の評価とも競争力があることがわかった。QAEvalの構成要素を分析することで、その潜在的な上限パフォーマンスは他の自動評価指標を上回り、ゴールドスタンダードのピラミッドメソッドに近づくと推定される。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ESTIME: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, Eval4NLP21 Summary私たちは、新しい参照なし要約品質評価尺度を提案します。この尺度は、要約とソースドキュメントの間の潜在的な矛盾を見つけて数えることに基づいています。提案された尺度は、一貫性と流暢さの両方で他の評価尺度よりも専門家のスコアと強い相関を示しました。また、微妙な事実の誤りを生成する方法も紹介しました。この尺度は微妙なエラーに対してより感度が高いことを示しました。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of Summaries, Wang, ACL20 Summary要約の事実の不整合を特定するための自動評価プロトコルであるQAGSを提案する。QAGSは、要約とソースについて質問をし、整合性がある回答を得ることで要約の事実的整合性を評価する。QAGSは他の自動評価指標と比較して高い相関を持ち、自然な解釈可能性を提供する。QAGSは有望なツールであり、https://github.com/W4ngatang/qagsで利用可能。 CommentQAGS生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 FEQA: A Question Answering Evaluation Framework for Faithfulness Assessment in Abstractive Summarization, Durmus+, ACL20 Summaryニューラル抽象的要約モデルの信頼性を評価するために、人間の注釈を収集し、信頼性の自動評価指標であるFEQAを提案した。FEQAは質問応答を利用して要約の信頼性を評価し、特に抽象的な要約において人間の評価と高い相関を示した。 CommentFEQA生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 HOLMS: Alternative Summary Evaluation with Large Language Models, Mrabet+, COLING20 Summary要約手法の評価尺度として、ROUGEとBLEUが一般的に使用されているが、これらは語彙的な性質を持ち、ニューラルネットワークのトレーニングには限定的な可能性がある。本研究では、大規模なコーパスで事前学習された言語モデルと語彙的類似度尺度を組み合わせた新しい評価尺度であるHOLMSを提案する。実験により、HOLMSがROUGEとBLEUを大幅に上回り、人間の判断との相関も高いことを示した。 CommentHybrid Lexical and MOdel-based evaluation of Summaries (HOLMS) ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization, Kryscinski+, EMNLP20 Summary本研究では、要約の事実的な整合性を検証するためのモデルベースのアプローチを提案しています。トレーニングデータはルールベースの変換を用いて生成され、モデルは整合性の予測とスパン抽出のタスクで共同してトレーニングされます。このモデルは、ニューラルモデルによる要約に対して転移学習を行うことで、以前のモデルを上回る性能を示しました。さらに、人間の評価でも補助的なスパン抽出タスクが有用であることが示されています。データセットやコード、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されています。 CommentFactCC近年のニューラルモデルは流ちょうな要約を生成するが、それらには、unsuportedなinformationが多く含まれていることを示した ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot Paraphrasing, Thompson+, EMNLP20 Summaryパラフレーザを使用して機械翻訳の評価を行うタスクを定義し、多言語NMTシステムをトレーニングしてパラフレーシングを行います。この手法は直感的であり、人間の判断を必要としません。39言語でトレーニングされた単一モデルは、以前のメトリクスと比較して優れたパフォーマンスを示し、品質推定のタスクでも優れた結果を得ることができます。 CommentPRISM ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, Sellam+, ACL20 SummaryBLEURTは、BERTをベースとした学習済みの評価指標であり、人間の判断と高い相関を持つことが特徴です。BLEURTは、数千のトレーニング例を使用してバイアスのある評価をモデル化し、数百万の合成例を使用してモデルの汎化を支援します。BLEURTは、WMT Metrics共有タスクとWebNLGデータセットで最先端の結果を提供し、トレーニングデータが少ない場合や分布外の場合でも優れた性能を発揮します。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ...
#PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 がROUGEの中でbest- ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ROUGE-C: A fully automated evaluation method for multi-document summarization, He+, International Conference on Granular Computing08 Summaryこの論文では、ROUGEを使用して要約を評価する方法について説明しています。ROUGEは、要約評価のために広く使用されていますが、手動の参照要約が必要です。この研究では、ROUGE-Cという手法を開発しました。ROUGE-Cは、参照要約を入力情報に置き換えることで、手動の参照要約なしで要約を評価することができます。実験結果は、ROUGE-Cが人間の判断を含む参照要約とよく相関していることを示しています。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-14 Supervised automatic evaluation for summarization with voted regression model, Hirao+, Information and Processing & Management07 Summary要約システムの評価には高品質な人間の評価が必要だが、コストが高いため自動評価方法が必要。提案手法は投票回帰モデル（VRM）を使用し、従来の自動評価方法と比較してエラー削減を達成。さらに、最も高い相関係数を得た。 CommentVRM ... #MachineTranslation#NLP
Issue Date: 2021-06-25 機械翻訳自動評価指標の比較, 今村+, NLP04 CommentBLEUスコア、NISTスコア、WordErrorRate(WER)などに関して丁寧かつ簡潔に解説してある。 BLEUスコア算出に利用するN-gramは一般的にはN=4が用いられる、といった痒いところに手が届く情報も書いてある。 普段何気なく使っているBLEUスコアで、あれ定義ってどんなだっけ？実際 ... #Article#DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#MachineTranslation#NLP
Issue Date: 2023-05-10 METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments, Banerjee+, CMU, ACL Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and_or Summarization Comment# イントロ MTの評価はBLEUが提案されてから過去2年間で注目されている。BLEUはNIST metricと関連しており、研究で利用されてきた。自動評価は素早く、より簡便に、human evaluationよりも安価に評価をすることができる。また、自動評価は他のシステムとの比較だけでなく、on ...
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-free#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of Summarization, Fajri Koto+, N_A, JAIR22 Summary本論文では、FFCIという細かい要約評価のためのフレームワークを提案しました。このフレームワークは、信頼性、焦点、カバレッジ、および文間の連続性の4つの要素から構成されています。新しいデータセットを構築し、評価メトリックとモデルベースの評価方法をクロス比較することで、FFCIの4つの次元を評価するための自動的な方法を開発しました。さまざまな要約モデルを評価し、驚くべき結果を得ました。 Comment先行研究でどのようなMetricが利用されていて、それらがどういった観点のMetricなのかや、データセットなど、非常に細かくまとまっている。Faithfulness(ROUGE, STS-Score, BERTScoreに基づく), Focus and Coverage (Question Ans ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation, Or Honovich+, N_A, the Second DialDoc Workshop on Document-grounded Dialogue and Conversational Question Answering22 Summary事実の整合性メトリックの包括的な調査と評価であるTRUEを紹介。さまざまな最先端のメトリックと11のデータセットを対象に行った結果、大規模なNLIおよび質問生成・回答ベースのアプローチが強力で補完的な結果を達成することがわかった。TRUEをモデルおよびメトリックの開発者の出発点として推奨し、さらなる評価方法の向上に向けた進歩を期待している。 CommentFactualConsistencyに関するMetricが良くまとまっている ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Play the Shannon Game With Language Models: A Human-Free Approach to Summary Evaluation, Nicholas Egan+, N_A, AAAI22 Summaryこの研究では、事前学習済み言語モデルを使用して、参照フリーの要約評価指標を提案します。これにより、要約の品質を測定するための新しい手法が開発されます。また、提案手法が人間の判断と高い相関関係を持つことが実証されます。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Reference-free Summarization Evaluation via Semantic Correlation and Compression Ratio, Liu+, NAACL22 Summary本研究では、参照ベースの評価方法の柔軟性の欠如を解消するために、事前学習済み言語モデルを使用して自動参照フリーの評価指標を提案します。この指標は、要約の意味的な分布と圧縮率を考慮し、人間の評価とより一致していることが実験で示されました。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 SummScore: A Comprehensive Evaluation Metric for Summary Quality Based on Cross-Encoder, Wuhang Lin+, N_A, arXiv22 Summary要約の品質評価メトリクスの問題を解決するために、SummScoreという包括的な評価メトリクスを提案する。SummScoreはCrossEncoderに基づいており、要約の多様性を抑制せずに要約の品質を評価することができる。さらに、SummScoreは一貫性、一貫性、流暢さ、関連性の4つの側面で評価することができる。実験結果は、SummScoreが既存の評価メトリクスを上回ることを示している。また、SummScoreの評価結果を16の主要な要約モデルに提供している。 #DocumentSummarization#Tools#NLP#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ...
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ...
Issue Date: 2023-08-13 Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation, Deng+, EMNLP21 Summary本研究では、自然言語生成（NLG）タスクの評価において、情報の整合性を重視した統一的な視点を提案する。情報の整合性を評価するための解釈可能な評価指標のファミリーを開発し、ゴールドリファレンスデータを必要とせずに、さまざまなNLGタスクの評価を行うことができることを実験で示した。 CommentCTC ... #NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ...
Issue Date: 2023-08-13 BARTSCORE: Evaluating Generated Text as Text Generation, Yuan+ （w_ Neubigさん）, NeurIPS21 Summary本研究では、生成されたテキストの評価方法について検討しました。具体的には、事前学習モデルを使用してテキスト生成の問題をモデル化し、生成されたテキストを参照出力またはソーステキストに変換するために訓練されたモデルを使用しました。提案したメトリックであるBARTSCOREは、情報量、流暢さ、事実性などの異なる視点のテキスト評価に柔軟に適用できます。実験結果では、既存のトップスコアリングメトリックを上回る性能を示しました。BARTScoreの計算に使用するコードは公開されており、インタラクティブなリーダーボードも利用可能です。 CommentBARTScore# 概要 ソーステキストが与えられた時に、BARTによって生成テキストを生成する尤度を計算し、それをスコアとする手法。テキスト生成タスクをテキスト生成モデルでスコアリングすることで、pre-trainingされたパラメータをより有効に活用できる（e.g. BERTScoreやMov ...
Issue Date: 2023-08-13 Towards Question-Answering as an Automatic Metric for Evaluating the Content Quality of a Summary, Deutsch+, TACL21 Summary要約の品質を評価するための新しい指標であるQAEvalを提案する。QAEvalは質問応答（QA）を使用して要約と参照の情報の重複を測定するため、従来のテキストの重複に基づく指標とは異なる。実験結果から、QAEvalは現在の最先端の指標よりも優れたパフォーマンスを示し、他の評価とも競争力があることがわかった。QAEvalの構成要素を分析することで、その潜在的な上限パフォーマンスは他の自動評価指標を上回り、ゴールドスタンダードのピラミッドメソッドに近づくと推定される。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ESTIME: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, Eval4NLP21 Summary私たちは、新しい参照なし要約品質評価尺度を提案します。この尺度は、要約とソースドキュメントの間の潜在的な矛盾を見つけて数えることに基づいています。提案された尺度は、一貫性と流暢さの両方で他の評価尺度よりも専門家のスコアと強い相関を示しました。また、微妙な事実の誤りを生成する方法も紹介しました。この尺度は微妙なエラーに対してより感度が高いことを示しました。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of Summaries, Wang, ACL20 Summary要約の事実の不整合を特定するための自動評価プロトコルであるQAGSを提案する。QAGSは、要約とソースについて質問をし、整合性がある回答を得ることで要約の事実的整合性を評価する。QAGSは他の自動評価指標と比較して高い相関を持ち、自然な解釈可能性を提供する。QAGSは有望なツールであり、https://github.com/W4ngatang/qagsで利用可能。 CommentQAGS生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 FEQA: A Question Answering Evaluation Framework for Faithfulness Assessment in Abstractive Summarization, Durmus+, ACL20 Summaryニューラル抽象的要約モデルの信頼性を評価するために、人間の注釈を収集し、信頼性の自動評価指標であるFEQAを提案した。FEQAは質問応答を利用して要約の信頼性を評価し、特に抽象的な要約において人間の評価と高い相関を示した。 CommentFEQA生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 HOLMS: Alternative Summary Evaluation with Large Language Models, Mrabet+, COLING20 Summary要約手法の評価尺度として、ROUGEとBLEUが一般的に使用されているが、これらは語彙的な性質を持ち、ニューラルネットワークのトレーニングには限定的な可能性がある。本研究では、大規模なコーパスで事前学習された言語モデルと語彙的類似度尺度を組み合わせた新しい評価尺度であるHOLMSを提案する。実験により、HOLMSがROUGEとBLEUを大幅に上回り、人間の判断との相関も高いことを示した。 CommentHybrid Lexical and MOdel-based evaluation of Summaries (HOLMS) ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization, Kryscinski+, EMNLP20 Summary本研究では、要約の事実的な整合性を検証するためのモデルベースのアプローチを提案しています。トレーニングデータはルールベースの変換を用いて生成され、モデルは整合性の予測とスパン抽出のタスクで共同してトレーニングされます。このモデルは、ニューラルモデルによる要約に対して転移学習を行うことで、以前のモデルを上回る性能を示しました。さらに、人間の評価でも補助的なスパン抽出タスクが有用であることが示されています。データセットやコード、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されています。 CommentFactCC近年のニューラルモデルは流ちょうな要約を生成するが、それらには、unsuportedなinformationが多く含まれていることを示した ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot Paraphrasing, Thompson+, EMNLP20 Summaryパラフレーザを使用して機械翻訳の評価を行うタスクを定義し、多言語NMTシステムをトレーニングしてパラフレーシングを行います。この手法は直感的であり、人間の判断を必要としません。39言語でトレーニングされた単一モデルは、以前のメトリクスと比較して優れたパフォーマンスを示し、品質推定のタスクでも優れた結果を得ることができます。 CommentPRISM ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, Sellam+, ACL20 SummaryBLEURTは、BERTをベースとした学習済みの評価指標であり、人間の判断と高い相関を持つことが特徴です。BLEURTは、数千のトレーニング例を使用してバイアスのある評価をモデル化し、数百万の合成例を使用してモデルの汎化を支援します。BLEURTは、WMT Metrics共有タスクとWebNLGデータセットで最先端の結果を提供し、トレーニングデータが少ない場合や分布外の場合でも優れた性能を発揮します。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ...
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 がROUGEの中でbest- ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ROUGE-C: A fully automated evaluation method for multi-document summarization, He+, International Conference on Granular Computing08 Summaryこの論文では、ROUGEを使用して要約を評価する方法について説明しています。ROUGEは、要約評価のために広く使用されていますが、手動の参照要約が必要です。この研究では、ROUGE-Cという手法を開発しました。ROUGE-Cは、参照要約を入力情報に置き換えることで、手動の参照要約なしで要約を評価することができます。実験結果は、ROUGE-Cが人間の判断を含む参照要約とよく相関していることを示しています。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-14 Supervised automatic evaluation for summarization with voted regression model, Hirao+, Information and Processing & Management07 Summary要約システムの評価には高品質な人間の評価が必要だが、コストが高いため自動評価方法が必要。提案手法は投票回帰モデル（VRM）を使用し、従来の自動評価方法と比較してエラー削減を達成。さらに、最も高い相関係数を得た。 CommentVRM ... #MachineTranslation#NLP
Issue Date: 2021-06-25 機械翻訳自動評価指標の比較, 今村+, NLP04 CommentBLEUスコア、NISTスコア、WordErrorRate(WER)などに関して丁寧かつ簡潔に解説してある。 BLEUスコア算出に利用するN-gramは一般的にはN=4が用いられる、といった痒いところに手が届く情報も書いてある。 普段何気なく使っているBLEUスコアで、あれ定義ってどんなだっけ？実際 ... #Article#DocumentSummarization#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#MachineTranslation#NLP
Issue Date: 2023-05-10 METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments, Banerjee+, CMU, ACL Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and_or Summarization Comment# イントロ MTの評価はBLEUが提案されてから過去2年間で注目されている。BLEUはNIST metricと関連しており、研究で利用されてきた。自動評価は素早く、より簡便に、human evaluationよりも安価に評価をすることができる。また、自動評価は他のシステムとの比較だけでなく、on ...