اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدإعادة إنتاج مقارنة النصوص NLG التحوط وغير المتحركة
Reproducing a Comparison of Hedged and Non-hedged NLG Texts
428
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
تصف هذه الورقة محاولة لإعادة إنتاج تجربة سابقة، التي أجرتها سابقا من قبل المؤلف، والتي تقارن نصوص NLG التحوط وغير المتحركة كجزء من التحدي المشترك المتصنع.كان جهد الاستنساخ هذا قادرا فقط على تكرار النتائج جزئيا من الدراسة الأصلية.يقترح المحللون من جهد الاستنساخ هذا أنهما من الممكن تكرار الجوانب الإجرائية لدراسة سابقة، يمكن تكرار النتائج أن تكون أكثر تحديا لأن الاختلافات في نوع المشارك يمكن أن يكون لها تأثير محتمل.
This paper describes an attempt to reproduce an earlier experiment, previously conducted by the author, that compares hedged and non-hedged NLG texts as part of the ReproGen shared challenge. This reproduction effort was only able to partially replicate results from the original study. The analyisis from this reproduction effort suggests that whilst it is possible to replicate the procedural aspects of a previous study, replicating the results can prove more challenging as differences in participant type can have a potential impact.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
غالبا ما يؤدي الكتاب إلى إعادة المواد من النصوص الموجودة عند تأليف مستندات جديدة. لأن معظم المستندات لديها أكثر من مصدر واحد، لا يمكننا تتبع هذه الاتصالات باستخدام نماذج فقط من التشابه على مستوى المستند. بدلا من ذلك، تعتبر هذه الورقة أساليب الكشف عن
إعادة استخدام النص المحلي (LTRD)، والكشف عن المناطق المترجمة من نص مشابه من المعالجات أو المعلنة المضمنة بشكل غير مرتبط بطريقة غير ذات صلة. في تجارب مكثفة، ندرس الأداء النسبي لأربعة فصول من النماذج العصبية وحقيبة النماذج على ثلاثة مهام LTRD - اكتشاف الانتحال، واستخدام النمذجة للصحفيين من النشرات الصحفية، وتحديد استشهاد العلماء في الأوراق السابقة. نقوم بإجراء تقييمات على ثلاث مجموعات بيانات حالية ومجموعة بيانات جديدة ومتاحة للجمهور. تلقيت النتائج الخاصة بنا الضوء على عدد من الأسئلة غير المستكشفة سابقا في دراسة LTRD، بما في ذلك أهمية دمج السياق على مستوى المستند للتنبؤات، وتطبيق النماذج العصبية على الرف المحددة على مهام التشابه النصي الدلالي كما كشف عن الصياغة، والمفاضلات بين كيس من الكلمات الأكثر كفاءة والنماذج العصبية القائمة على الميزات وأبطأ النماذج العصبية الزوجية.
تركز العديد من مهام NLG مثل التلخيص أو استجابة الحوار أو سؤال المجال المفتوح، والتركيز بشكل أساسي في نص مصدر من أجل توليد استجابة مستهدفة.ومع ذلك، يقع هذا النهج القياسي، عندما يكون نية المستخدم أو سياق العمل غير قابل للاسترداد بسهولة بناء على النص ال
مصدر هذا فقط - سيناريو الذي نقوله هو أكثر من القاعدة من الاستثناء.في هذا العمل، نجرب أن أنظمة NLG بشكل عام يجب أن تضع مستوى أعلى بكثير من التركيز على استخدام سياق إضافي، وتشير إلى أن الأهمية (كما هو مستخدم باسترجاع المعلومات) تعتبر كأداة حاسمة لتصميم النص الموجه للمستخدمالمهام - المهام.ونحن نناقش كذلك الأضرار والمخاطر المحتملة حول هذه التخصيص، وتجادل أن التصميم الحساس في القيمة يمثل طريقا حاسما للأمام من خلال هذه التحديات.
شهد حقل NLP مؤخرا زيادة كبيرة في العمل المتعلق بتكاثر النتائج، وأكثر اعترافا بشكل عام بأهمية وجود تعريفات وممارسات مشتركة تتعلق بالتقييم. وقد تركز الكثير من العمل على الاستيلاء على الدرجات المترية حتى الآن، مع استنساخ نتائج التقييم البشرية التي تتلقى
اهتماما أقل بكثير. كجزء من برنامج بحثي مصمم لتطوير نظرية وممارسة تقييم استنساخ في NLP، نظمت المهمة المشتركة الأولى بشأن استنساخ التقييمات البشرية، وتوبيخ 2021. تصف هذه الورقة المهمة المشتركة بالتفصيل، تلخص النتائج من كل مجال من دراسات الاستنساخ قدمت، ويوفر المزيد من التحليل المقارن للنتائج. من بين تسع تسجيلات الفريق الأولية، تلقينا عروض من أربعة فرق. كشف التحليل التلوي لدراسات الاستنساخ الأربعة عن درجات متفاوتة من التكاثر، وسمحت باستنتاجات أولية مبدئية للغاية حول أنواع التقييم التي تميل إلى تحسين استنساخ أفضل.
نقترح إطارا جديدا لتدريب النماذج لتصنيف مقبولية الردود الناتجة عن نماذج توليد اللغة الطبيعية (NLG)، وتحسين تحويل الجملة الحالية والنهج القائمة على النماذج. يعتبر استجابة NLG مقبولة إذا كانت كل من صحيحة وتجميعها. نحن لا نستخدم أي مراجع بشرية مما يجعل
المصنفين مناسبين لنشر وقت التشغيل. يتم الحصول على بيانات التدريب للصفوف المصنفة باستخدام نهج من 2 مراحل من أول توليد البيانات الاصطناعية باستخدام مزيج من النهج القائمة والجديدة القائمة على النموذج متبوعا بإطار التحقق من صحة جديدة لتصفية وفرز البيانات الاصطناعية في فئات مقبولة وغير مقبولة. يتكيف نهجنا ذو المرحلتين لدينا بمجموعة واسعة من تمثيل البيانات ولا يتطلب بيانات إضافية تتجاوز ما يتم تدريب نماذج NLG عليها. وهي أيضا مستقلة عن الهندسة المعمارية النموذجية NLG الأساسية، وقادرة على توليد عينات أكثر واقعية قريبة من توزيع الردود الناتجة عن النموذج NLG. نقدم النتائج على 5 مجموعات بيانات (Webnlg، وتنظيفها E2E، Viggo، والتنبيه، والطقس) بتمثيلات بيانات متفاوتة. قارن إطار عملنا مع التقنيات الحالية التي تنطوي على توليد بيانات الاصطناعية باستخدام تحويلات جملة بسيطة و / أو تقنيات قائمة على الطراز، وإظهار أن بناء مصنف مقبولية يستخدمون البيانات التي تشبه مخرجات طراز الجيل تتبع إطار التحقق من الصحة تتفوق على التقنيات الحالية، وتحقيق الدولة النتائج من الفن. نظهر أيضا أن تقنياتنا يمكن استخدامها في إعدادات قليلة عند استخدام التدريب الذاتي.
يعد تقييم جيل اللغة الطبيعي (NLG) مهمة متعددة الأوجه تتطلب تقييم معايير متعددة المرغوبة، على سبيل المثال، الطلاقة، والاستماس، والتغطية، والأهمية، والكفاية، والجودة الكلية، وما إلى ذلك عبر مجموعات البيانات الحالية لمدة 6 مهام NLG، نلاحظ أن درجات التقي
يم البشري في هذه المعايير المتعددة غالبا ما لا يرتبط. على سبيل المثال، هناك ارتباط منخفض للغاية بين الدرجات البشرية على تغطية الطلاقة والبيانات لمهمة البيانات المنظمة إلى جيل النص. يشير هذا إلى أن الوصفة الحالية لاقتراح مقاييس تقييم تلقائية جديدة ل NLG من خلال إظهار أنها ترتبط بشكل جيد مع الدرجات التي حددها البشر لمعايير واحدة (الجودة الشاملة) وحدها غير كافية. في الواقع، فإن دراستنا الواسعة التي تنطوي على 25 مقيط تقييم تلقائي عبر 6 مهام مختلفة و 18 معايير تقييم مختلفة تظهر أنه لا يوجد متري واحد يرتبط جيدا بدرجات بشرية على جميع المعايير المرغوبة، لمعظم مهام NLG. بالنظر إلى هذا الوضع، نقترح قوائم المراجعة لتحسين تصميم وتقييم المقاييس التلقائية. نقوم بتصميم قوالب تستهدف معايير محددة (مثل التغطية) وإشراض الإنتاج بحيث تتأثر الجودة فقط على طول هذه المعايير المحددة (على سبيل المثال، قطرات التغطية). نظهر أن مقاييس التقييم الحالية ليست قوية ضد هذه الاضطرابات البسيطة ويعارضها في الدرجات المعينة من قبل البشر إلى الإخراج المضطرب. وبالتالي فإن القوالب المقترحة تسمح بتقييم جيد المحبوس لمقاييس التقييم التلقائي تعريض قيودها وسيسهل تصميم وتحليل وتقييم أفضل لهذه المقاييس. تتوفر قوالب ورمز لدينا في https://iitmnlp.github.io/evaleval/
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
