CLEAR: A Comprehensive Linguistic Evaluation of Argument Rewriting by Large Language Models

📄 arXiv: 2509.15027v1 📥 PDF

作者: Thomas Huber, Christina Niklaus

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

备注: Accepted at EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

提出CLEAR评估框架，用于全面评估大型语言模型在论证改写任务中的语言能力。

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

关键词: 论证改写 大型语言模型 文本评估 自然语言处理 语言学分析

📋 核心要点

  1. 现有研究较少关注LLM在文本改写任务中的表现，尤其是在论证改进方面缺乏深入分析。
  2. 论文提出CLEAR评估流程，从词汇、句法、语义和语用四个层面全面评估LLM的论证改写能力。
  3. 实验结果表明，LLM通过缩短文本、增加词长等方式改进论证，并在说服力和连贯性上有所提升。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）在文本改写任务中的行为，特别是针对论证性文本的改进（Argument Improvement，ArgImp）。为此，作者提出了CLEAR：一个包含57个指标的评估流程，这些指标映射到词汇、句法、语义和语用四个语言层面。该流程用于检验LLM改写后的论证文本的质量，比较不同LLM在此任务上的表现，并分析它们在不同语言层面的行为。研究发现，模型通过缩短文本、增加平均词长和合并句子来实现ArgImp，并且在说服力和连贯性方面有所提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型在论证改进（Argument Improvement，ArgImp）任务中的表现。现有方法缺乏对LLM改写文本的全面语言学分析，无法深入了解模型在不同语言层面的行为和优缺点。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的评估框架，从词汇、句法、语义和语用四个语言层面，对LLM改写后的论证文本进行细致的分析。通过多维度的评估指标，全面了解LLM在论证改进任务中的能力。

技术框架：CLEAR评估流程包含以下几个主要阶段：1) 选择合适的论证语料库；2) 使用不同的LLM对论证文本进行改写；3) 利用CLEAR框架中的57个指标，对原始文本和改写后的文本进行评估；4) 分析评估结果，比较不同LLM的表现，并深入了解它们在不同语言层面的行为。

关键创新：CLEAR框架的关键创新在于其综合性和细粒度。它不仅考虑了传统的文本质量指标，还引入了大量的语言学指标，从而能够从多个维度评估LLM的论证改写能力。此外，CLEAR框架还能够分析LLM在不同语言层面的行为，从而为模型改进提供指导。

关键设计：CLEAR框架包含57个指标，这些指标被映射到四个语言层面：词汇层面（如平均词长、词汇多样性）、句法层面（如句子长度、句法复杂度）、语义层面（如语义相似度、指代消解）和语用层面（如连贯性、说服力）。这些指标的选择和设计旨在全面覆盖论证文本的各个方面，从而能够准确评估LLM的改写效果。具体指标的选择和计算方法在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在论证改进任务中表现出一定的能力，能够通过缩短文本、增加平均词长和合并句子等方式来提高论证的说服力和连贯性。CLEAR框架能够有效区分不同LLM在不同语言层面的表现差异，为模型选择和优化提供了依据。例如，某些模型在句法层面表现更好，而另一些模型在语义层面更具优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动论证生成、文本润色、智能写作辅助等领域。通过CLEAR框架，可以更好地评估和改进LLM在论证性文本处理方面的能力，从而提高机器生成文本的质量和可信度。未来，该框架还可以扩展到其他类型的文本改写任务中。

📄 摘要（原文）

While LLMs have been extensively studied on general text generation tasks, there is less research on text rewriting, a task related to general text generation, and particularly on the behavior of models on this task. In this paper we analyze what changes LLMs make in a text rewriting setting. We focus specifically on argumentative texts and their improvement, a task named Argument Improvement (ArgImp). We present CLEAR: an evaluation pipeline consisting of 57 metrics mapped to four linguistic levels: lexical, syntactic, semantic and pragmatic. This pipeline is used to examine the qualities of LLM-rewritten arguments on a broad set of argumentation corpora and compare the behavior of different LLMs on this task and analyze the behavior of different LLMs on this task in terms of linguistic levels. By taking all four linguistic levels into consideration, we find that the models perform ArgImp by shortening the texts while simultaneously increasing average word length and merging sentences. Overall we note an increase in the persuasion and coherence dimensions.