# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 7 mins

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#DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Evaluation#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。 #DocumentSummarization#NLP#Evaluation#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 SummaC: Re-Visiting NLI-based Models for Inconsistency Detection in Summarization, Laban+, TACL22 Summary要約の領域では、入力ドキュメントと要約が整合していることが重要です。以前の研究では、自然言語推論（NLI）モデルを不整合検出に適用するとパフォーマンスが低下することがわかりました。本研究では、NLIを不整合検出に再評価し、過去の研究での入力の粒度の不一致が問題であることを発見しました。新しい手法SummaCConvを提案し、NLIモデルを文単位にドキュメントを分割してスコアを集計することで、不整合検出に成功裏に使用できることを示しました。さらに、新しいベンチマークSummaCを導入し、74.4%の正確さを達成し、先行研究と比較して5%の改善を実現しました。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#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 ...

#DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-free
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#Metrics#NLP#Evaluation#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#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-free
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 ...
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