Toward Informal Language Processing: Knowledge of Slang in Large Language Models

📄 arXiv: 2404.02323v2 📥 PDF

作者: Zhewei Sun, Qian Hu, Rahul Gupta, Richard Zemel, Yang Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-02 (更新: 2024-04-13)

备注: Accepted to NAACL 2024 main conference

💡 一句话要点

构建英语俚语处理基准以提升大语言模型性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 俚语处理 自然语言处理 数据集构建 模型微调 社交媒体分析 非正式语言

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在处理俚语时缺乏有效的评估基准，导致其在非正式语言处理上的能力未得到充分发挥。
  2. 本文通过构建基于电影字幕的俚语数据集，提出了一种新的评估方法，支持俚语检测和来源识别等任务。
  3. 实验结果显示，经过微调的模型在俚语处理任务上表现优异，尤其是GPT-3.5在微调后性能显著提升，超越了零样本基线。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型（LLMs）的进展为自然语言系统处理非正式语言提供了强大潜力。俚语作为一种常见的非正式语言形式，尚未在LLMs中得到全面评估，部分原因在于缺乏精心设计且公开可用的基准。本文利用电影字幕构建了一个数据集，支持对俚语自动处理的多样化任务进行评估。我们展示了该数据集在俚语检测和识别俚语的区域及历史来源方面的有效性，并探讨了其在LLMs输出分布中的应用。实验结果表明，尽管如GPT-4等LLMs在零样本设置下表现良好，但经过微调的小型BERT模型也能达到相当的性能。此外，我们的数据集使得如GPT-3.5等LLMs的微调显著提升了性能，超越了强大的零样本基线。我们的工作为基于OpenSubtitles语料库的英语俚语提供了全面评估和高质量基准，既是公开资源，也是非正式语言处理工具的应用平台。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在处理俚语时缺乏有效评估基准的问题。现有方法未能充分考虑俚语的多样性和复杂性，导致模型在非正式语言处理上的能力不足。

核心思路：通过构建一个基于电影字幕的俚语数据集，提供多样化的任务评估，旨在提升大语言模型对俚语的理解和处理能力。设计该数据集的目的是为了解决现有模型在俚语处理上的不足，提供一个可公开访问的基准。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型微调和评估三个主要模块。数据集通过电影字幕提取俚语，模型微调则基于该数据集进行，最后通过多项任务评估模型性能。

关键创新：最重要的创新点在于构建了一个专门针对俚语的高质量数据集，并通过该数据集实现了对大语言模型的有效微调，显著提升了其在俚语处理任务上的表现。与现有方法相比，本文提供了更为系统和全面的评估手段。

关键设计：在数据集构建中，采用了多样化的俚语样本，并设计了针对俚语检测和来源识别的任务。模型微调过程中，使用了特定的损失函数和参数设置，以确保模型能够有效学习俚语的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的GPT-3.5在俚语处理任务上表现显著优于强大的零样本基线，提升幅度达到XX%。此外，较小的BERT模型在微调后也能达到与大型模型相当的性能，展示了数据集的有效性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体分析、在线客服系统和语言学习工具等。通过提升大语言模型对俚语的处理能力，可以更好地理解和生成非正式语言，进而改善人机交互体验和语言学习效果。未来，该研究可能推动非正式语言处理技术的进一步发展，促进自然语言处理领域的创新。

📄 摘要（原文）

Recent advancement in large language models (LLMs) has offered a strong potential for natural language systems to process informal language. A representative form of informal language is slang, used commonly in daily conversations and online social media. To date, slang has not been comprehensively evaluated in LLMs due partly to the absence of a carefully designed and publicly accessible benchmark. Using movie subtitles, we construct a dataset that supports evaluation on a diverse set of tasks pertaining to automatic processing of slang. For both evaluation and finetuning, we show the effectiveness of our dataset on two core applications: 1) slang detection, and 2) identification of regional and historical sources of slang from natural sentences. We also show how our dataset can be used to probe the output distributions of LLMs for interpretive insights. We find that while LLMs such as GPT-4 achieve good performance in a zero-shot setting, smaller BERT-like models finetuned on our dataset achieve comparable performance. Furthermore, we show that our dataset enables finetuning of LLMs such as GPT-3.5 that achieve substantially better performance than strong zero-shot baselines. Our work offers a comprehensive evaluation and a high-quality benchmark on English slang based on the OpenSubtitles corpus, serving both as a publicly accessible resource and a platform for applying tools for informal language processing.