Avaliação de Métricas de Resumo: Práticas Atuais e Direções Futuras

Métricas de avaliação eficazes para sumarização são essenciais para comparar diferentes sistemas que criam resumos. Este trabalho revisa como avaliamos essas métricas, também conhecidas como metaavaliação, que é uma área de pesquisa importante.

Nós descobrimos que a maioria das métricas é testada usando conjuntos de dados principalmente de sumarização de notícias. Também há um foco crescente em avaliar quão verdadeiros são os resumos. Acreditamos que agora é um bom momento para criar benchmarks mais variados que possam ajudar a melhorar a qualidade dessas métricas e explorar como elas funcionam em diferentes situações. Além disso, sugerimos que a pesquisa considere as necessidades dos usuários que dependem de resumos em seu trabalho.

Avaliar sistemas que processam linguagem natural é crucial para garantir que eles funcionem bem e possam ser confiáveis em aplicações do mundo real. Essa avaliação ajuda a comparar sistemas, verificar se funcionam como planejado, identificar pontos fortes e fracos, e guiar melhorias futuras. Embora a avaliação humana seja frequentemente considerada o melhor método, as métricas de avaliação automática são mais populares devido ao seu custo acessível e velocidade.

Métricas de avaliação de sumarização automática têm diferentes propósitos durante o desenvolvimento do sistema. Elas podem filtrar dados de baixa qualidade para melhorar a qualidade do treinamento, classificar candidatos para selecionar o melhor resumo e ser usadas em aprendizado por reforço como recompensa. No entanto, uma questão importante é quão eficazes essas métricas automáticas realmente são. Os resultados dessas métricas refletem de fato a qualidade dos resumos e dos sistemas que os criam? Por exemplo, foi mostrado que as métricas automáticas existentes não avaliam de forma confiável os resumos produzidos por modelos complexos, já que podem dar notas mais baixas para esses resumos do que para modelos mais simples, apesar de apresentarem melhor desempenho em avaliações humanas.

Há uma necessidade urgente de avaliar quão bem essas métricas automáticas funcionam, e isso tem ganhado atenção na pesquisa. Entretanto, as formas como essas avaliações são realizadas variam bastante, levando a conclusões conflitantes sobre sua utilidade.

Neste artigo, examinamos criticamente as práticas atuais na avaliação de métricas de sumarização. Começamos analisando métodos recentes usados nessas avaliações, discutimos tendências e lacunas na pesquisa, e destacamos quatro decisões-chave que precisam ser tomadas ao avaliar métricas automáticas: escolher os conjuntos de dados certos, definir critérios de qualidade, coletar Julgamentos Humanos e comparar métricas automáticas com avaliações humanas. Por fim, fornecemos algumas recomendações.

#Métricas de Avaliação de Sumarização

A sumarização tem o objetivo de criar um resumo breve a partir de um texto fonte, capturando informações importantes. As métricas de avaliação avaliam quão bem um resumo gerado atende aos padrões de qualidade. Essas métricas geralmente pegam o resumo e, opcionalmente, o texto fonte ou resumos de referência, e produzem uma pontuação indicando a qualidade.

#Metaavaliação de Métricas Automáticas

Avaliar quão eficazes são as métricas de avaliação automática é crucial. Para distinguir isso da avaliação regular, pesquisadores costumam se referir a essa tarefa como metaavaliação. Estudos iniciais focaram em como as métricas conseguiam diferenciar resumos escritos por humanos dos gerados por sistemas. Recentemente, espera-se que métricas eficazes reflitam de perto os julgamentos humanos. Isso é frequentemente feito medindo a correlação entre as pontuações das métricas automáticas e as avaliações humanas em diferentes resumos.

Um resumo de benchmarks recentes para métricas de metaavaliação mostra que existem duas maneiras principais de analisar os dados: abordagem em nível de sistema e abordagem em nível de resumo. A abordagem em nível de sistema agrega as pontuações de avaliação para cada sistema de sumarização e as compara com as classificações humanas. A abordagem em nível de resumo calcula a correlação dos julgamentos humanos para cada resumo individual e então média essas pontuações.

Estudos recentes também analisam a veracidade dos resumos por meio de métodos de classificação e classificação. Nesse contexto, anotadores humanos rotulam os resumos gerados como “fieis” ou “não-fieis” e avaliam quão bem as métricas automáticas podem prever essas etiquetas.

#Escolhendo Dados para Anotação

#Textos Fonte

Muitos benchmarks amplamente utilizados usam conjuntos de dados de sumarização de notícias para seus textos fonte. Isso pode ser problemático porque métricas projetadas para notícias podem não se aplicar bem a outros tipos de conteúdo. Diferentes domínios podem envolver diferentes tipos de informação, e métricas que funcionam bem em contextos de notícias podem não funcionar de forma eficaz em outros lugares.

Por exemplo, métricas que criam perguntas com base em textos fonte podem ter dificuldades em domínios especializados onde ferramentas padrão para identificar entidades importantes não existem. Além disso, as pontuações de desempenho das avaliações automáticas frequentemente diferem entre domínios, dificultando a confiança na utilidade dessas métricas de forma universal.

#Resumos de Saída

Coletar resumos de uma variedade de sistemas é uma prática comum, pois permite uma melhor compreensão dos diferentes tipos de erros que os sistemas podem criar. No entanto, muitos estudos tendem a tratar a sumarização de forma uniforme, ignorando diferentes preferências ou objetivos dos usuários. Essa falta de flexibilidade na abordagem pode limitar a aplicabilidade das descobertas em tarefas de sumarização do mundo real.

Devido à ausência de benchmarks com distribuições de dados variadas, os praticantes podem superestimar a eficácia das métricas automáticas. Eles podem assumir que métricas que funcionam bem para resumos de notícias também funcionarão bem para outras formas de sumarização, o que é arriscado.

#Definindo Dimensões de Qualidade

As dimensões de qualidade para a sumarização podem ser divididas em dois tipos: intrínseca e extrínseca. A avaliação intrínseca foca na qualidade do resumo em si, enquanto a avaliação extrínseca analisa o quão bem um resumo ajuda na realização de tarefas específicas.

A maioria dos benchmarks atuais avalia principalmente a qualidade intrínseca, negligenciando em grande parte a avaliação extrínseca. Aspectos de qualidade comumente considerados são a qualidade do conteúdo e a qualidade da linguagem. Há uma mudança notável de foco para a qualidade do conteúdo, especialmente em relação à veracidade dos resumos.

É importante reconhecer que as necessidades dos usuários devem moldar como as dimensões de qualidade são definidas. Por exemplo, em contextos onde os resumos são destinados a diferentes públicos, os mesmos critérios de qualidade podem não se aplicar.

Muitos estudos usam termos ligeiramente diferentes para qualidades semelhantes, levando a confusões. Por exemplo, definições de “consistência” podem variar, o que complica como o mesmo resumo pode ser avaliado.

#Coletando Julgamentos Humanos

#Anotadores Especialistas

Muitos estudos dependem de anotadores especialistas que estão familiarizados com sumarização ou processamento de linguagem natural. Essa experiência frequentemente leva a diretrizes que são muito focadas em categorias de erros de linguagem e técnica.

Embora essa abordagem esclareça diferentes fraquezas do sistema, pode não refletir a perspectiva dos usuários reais. Envolver escritores e leitores reais mais no processo de anotação provavelmente levaria a um melhor alinhamento com as necessidades práticas.

#Compromisso Entre Qualidade e Custo

A multidão é frequentemente usada para coletar dados rapidamente e de forma acessível, mas isso pode impactar a confiabilidade das anotações. Muitos benchmarks dependem de anotações de multidão devido à velocidade com que podem ser coletadas. No entanto, anotações de especialistas geralmente levam mais tempo, mas, em geral, produzem resultados mais confiáveis.

Usar grandes modelos de linguagem (LLMs) como avaliadores ou em combinação com avaliações humanas poderia potencialmente reduzir custos, mas vem com desafios. A eficácia dessa abordagem depende enormemente de quão bem os LLMs imitam julgamentos humanos e dos prompts usados para avaliação.

Para garantir qualidade e detectar erros em anotações de multidão, certas medidas de controle de qualidade devem ser implementadas. No entanto, muitos estudos não adotam essas práticas e ignoram possíveis problemas nos dados coletados.

Outro aspecto negligenciado é relatar tentativas falhas, o que poderia fornecer insights valiosos para futuros estudos. Por exemplo, discrepâncias nos dados coletados podem ser significativas, mas não relatadas, complicando a compreensão dos resultados.

#O Papel do Resumo de Referência

Algumas dimensões de qualidade podem ser julgadas olhando apenas para o resumo, mas isso muitas vezes leva a inconsistências nas avaliações. É geralmente aceito que comparar resumos com resumos de referência pode melhorar o acordo entre os anotadores. No entanto, usar resumos de referência busca principalmente reduzir custos, pois simplifica a tarefa de avaliação para os anotadores.

Mas o impacto dos resumos de referência nos julgamentos humanos permanece subexplorado. É notável também que o desempenho das métricas automáticas pode variar significativamente dependendo de se os resumos de referência são fornecidos ou não.

Alguns estudos sugerem que as métricas têm um desempenho melhor com julgamentos humanos feitos usando resumos de referência, enquanto outros constatam que podem ter um desempenho ruim quando não há resumos de referência para guiar as avaliações.

#Comparando Métricas Automáticas com Julgamentos Humanos

Ter uma alta correlação com julgamentos humanos não indica automaticamente que uma métrica automática é eficaz. Embora muitos relatórios destaquem a correlação entre métricas automáticas e julgamentos humanos, é essencial avaliar se essas métricas realmente medem o que afirmam medir.

Algumas métricas podem mostrar correlações fortes com certas dimensões de qualidade, mas falham em detectar erros críticos em resumos, como problemas gramaticais ou imprecisões factuais. Isso se deve em parte à maneira como os julgamentos de qualidade podem se relacionar entre si, o que sugere que é necessário isolar o impacto de diferentes fatores ao comparar métricas.

Além disso, benchmarks existentes frequentemente incluem resumos de sistemas com diferentes níveis de qualidade. Boas métricas devem ser capazes de discernir diferenças de qualidade mesmo entre sistemas que se apresentam de forma similar. Altas correlações podem surgir simplesmente da capacidade de distinguir entre sistemas com lacunas de desempenho maiores.

#Poder Estatístico

Poder estatístico se refere à probabilidade de identificar uma diferença significativa quando uma realmente existe. Avaliações atuais frequentemente sofrem de grande incerteza, o que torna os resultados menos significativos. Embora aumentar o tamanho do conjunto de dados possa melhorar a confiabilidade, isso requer um esforço humano considerável.

Portanto, são necessários métodos alternativos para aumentar o poder estatístico. Uma sugestão inclui calcular pontuações em um conjunto de dados maior em vez de depender apenas de subconjuntos que foram anotados por humanos.

Avaliar métricas automáticas poderia ocorrer em múltiplas etapas, cada uma exigindo diferentes níveis de esforço humano. Primeiro, as métricas deveriam ser testadas em sua eficácia em detectar problemas significativos em resumos gerados. Em seguida, elas poderiam ser metaavaliadas em relação a julgamentos humanos existentes, e finalmente, poderiam ser coletadas avaliações humanas sobre saídas de sistemas líderes para verificar se as métricas automáticas conseguem distinguir essas saídas de forma eficaz.

#Trabalhos Relacionados

Assim como na sumarização, outras tarefas de geração de linguagem natural também utilizam métricas de avaliação automática, como tradução automática. A avaliação de métricas automáticas é uma área de pesquisa em andamento onde tarefas regulares são organizadas para permitir a exploração de pontos fortes e fracos.

No entanto, esforços semelhantes para sumarização não foram sustentados, em parte devido à complexidade inerente da própria tarefa de sumarização. Embora existam semelhanças claras entre sumarização e tradução automática, metodologias usadas para esta última não foram efetivamente aplicadas à sumarização.

Com o aumento de modelos generativos em larga escala, o interesse em avaliar a qualidade do texto gerado cresceu. Esses estudos frequentemente focam em dimensões de qualidade semelhantes e compartilham o mesmo desejo de encontrar métodos econômicos para coletar julgamentos humanos.

#Conclusões e Recomendações

Neste artigo, exploramos criticamente as práticas em torno da avaliação de métricas de sumarização. Identificamos várias áreas para melhoria na área, particularmente na seleção de dados para anotação, definição de dimensões de qualidade, coleta de julgamentos humanos e avaliação de métricas automáticas em relação às avaliações humanas.

Para praticantes que buscam avaliar métricas automáticas para casos de uso específicos, é vital considerar o papel da sumarização em fluxos de trabalho do mundo real. Compreender quem são os leitores, que informações eles buscam e quais decisões podem tomar após ler os resumos pode ajudar na criação de pares de documento-resumo relevantes.

As dimensões de qualidade devem se concentrar no que os usuários finais valorizam mais, e os julgamentos humanos devem vir de usuários potenciais reais em relação à qualidade do resumo e seu impacto nas tarefas reais que eles realizam. As avaliações automáticas devem ser adaptadas com base em propósitos de avaliação específicos, como comparar sistemas, selecionar o melhor resumo ou identificar saídas problemáticas.

Para pesquisadores que visam aprimorar recursos de metaavaliação, é essencial construir benchmarks diversos que amostrem dados de vários domínios e considerem diferentes restrições de sumarização. Testar a aplicabilidade das métricas de avaliação em diferentes contextos pode ajudar a mitigar os riscos associados à superestimação da eficácia das métricas automáticas.

Há também uma necessidade urgente de padronizar práticas de avaliação humana para estabelecer julgamentos humanos reprodutíveis ao longo do tempo e garantir que os recursos coletados sejam adaptáveis a novos modelos de sumarização. As melhores práticas para isso incluem reconhecer trabalhos anteriores, aplicar controles de qualidade e documentar minuciosamente o processo de criação e avaliação de dados.

Em última análise, as alegações sobre a eficácia das métricas de avaliação devem ser sustentadas por avaliações abrangentes em vários cenários de uso, garantindo que elas possam abordar erros significativos, diferenciar entre sistemas com desempenho similar e identificar questões mais detalhadas dentro dos resumos gerados.