New Evaluation Paradigm for Lexical Simplification

📄 arXiv: 2501.15268v1 📥 PDF

作者: Jipeng Qiang, Minjiang Huang, Yi Zhu, Yunhao Yuan, Chaowei Zhang, Xiaoye Ouyang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-25

💡 一句话要点

提出一种新的词汇简化评估范式，解决现有数据集无法评估LLM简化句子的难题。

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

关键词: 词汇简化 大型语言模型 数据集构建 人机协作 多LLM协作

📋 核心要点

  1. 现有词汇简化数据集主要针对传统pipeline，无法有效评估大型语言模型直接生成简化句子的能力。
  2. 提出一种新颖的人工-机器协作标注方法，构建包含句子中所有复杂词及其替代词的综合数据集。
  3. 探索了基于多LLM协作的词汇简化方法，并在实验中显著超越了现有基线方法。

📝 摘要（中文）

词汇简化（LS）方法通常采用三步流程：复杂词识别、替代词生成和替代词排序，每个步骤都有独立的评估数据集。我们发现，大型语言模型（LLM）可以通过单个提示直接简化句子，绕过传统流程。然而，现有的LS数据集不适合评估这些LLM生成的简化句子，因为它们侧重于为单个复杂词提供替代词，而没有识别句子中的所有复杂词。为了解决这个问题，我们提出了一种新的人工-机器协作标注方法，用于构建一个一体化的LS数据集。自动化方法生成潜在替代词池，然后由人工标注者评估，并根据需要建议额外的替代方案。此外，我们探索了基于LLM的方法，包括单提示、上下文学习和思维链技术。我们引入了一种多LLM协作方法来模拟LS任务的每个步骤。实验结果表明，基于多LLM方法的LS显著优于现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有词汇简化（LS）评估数据集的不足。传统LS数据集主要关注为单个复杂词提供替代词，而忽略了句子中可能存在的其他复杂词，并且无法有效评估直接生成简化句子的大型语言模型（LLM）。现有方法的痛点在于缺乏一个能够全面评估LLM简化句子质量的综合性数据集。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含句子中所有复杂词及其替代词的“一体化”LS数据集，并利用人工-机器协作的方式提高标注效率和质量。同时，探索利用多LLM协作模拟传统LS流程，并将其作为一种新的简化方法。

技术框架：该研究的技术框架主要包含两个部分：一是数据集构建，采用人工-机器协作的方式，首先由自动化方法生成潜在替代词池，然后由人工标注者进行评估和补充；二是基于LLM的简化方法，包括单提示、上下文学习和思维链等技术，并引入多LLM协作策略，模拟复杂词识别、替代词生成和替代词排序等步骤。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个新颖的词汇简化评估范式，通过构建包含句子中所有复杂词及其替代词的综合数据集，解决了现有数据集无法有效评估LLM简化句子的难题；2) 探索了多LLM协作在词汇简化任务中的应用，并证明了其优越性。

关键设计：在数据集构建方面，采用了自动化方法生成替代词池，并由人工标注者进行评估和补充，以提高标注效率和质量。在LLM应用方面，探索了单提示、上下文学习和思维链等技术，并设计了多LLM协作策略，模拟传统LS流程的各个步骤。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于多LLM协作的词汇简化方法显著优于现有基线方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但结论表明，该方法在词汇简化任务中具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器翻译、文本摘要、教育辅助等领域。构建的综合性词汇简化数据集能够促进LLM在文本简化方面的研究和应用，提高文本的可读性和易理解性，帮助不同语言水平或认知能力的人群更好地理解文本内容。未来，该方法有望应用于更广泛的自然语言处理任务中。

📄 摘要（原文）

Lexical Simplification (LS) methods use a three-step pipeline: complex word identification, substitute generation, and substitute ranking, each with separate evaluation datasets. We found large language models (LLMs) can simplify sentences directly with a single prompt, bypassing the traditional pipeline. However, existing LS datasets are not suitable for evaluating these LLM-generated simplified sentences, as they focus on providing substitutes for single complex words without identifying all complex words in a sentence. To address this gap, we propose a new annotation method for constructing an all-in-one LS dataset through human-machine collaboration. Automated methods generate a pool of potential substitutes, which human annotators then assess, suggesting additional alternatives as needed. Additionally, we explore LLM-based methods with single prompts, in-context learning, and chain-of-thought techniques. We introduce a multi-LLMs collaboration approach to simulate each step of the LS task. Experimental results demonstrate that LS based on multi-LLMs approaches significantly outperforms existing baselines.