Avaliação de Métodos de Simplificação de Texto
Uma imersão no nosso esquema pra simplificar textos complicados.
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Muitas substâncias químicas estão aumentando no ar mais perto do chão. A gente explica nosso sistema de avaliação, que inclui exemplos que ajudaram a fazer escolhas na hora de criar as categorias de avaliação. Uma tabela mostra diferentes tipos de edições que identificamos, organizadas em outra figura. Durante nosso trabalho, ajustamos nossas categorias baseadas em avaliações iniciais pra garantir que nosso sistema represente de forma justa todas as maneiras de simplificar texto e a gama de erros que podem acontecer.
Avaliação de Qualidade
A gente agrupa as edições de qualidade com base em como elas simplificam o texto. Os usos do dia a dia e a capacidade dos modelos de simplificar podem ser classificados em três tipos: simplificação conceitual, sintática e lexical. Um bom sistema de simplificação equilibra esses tipos e usa métodos diferentes dependendo do texto original, da situação e do público. As pesquisas iniciais sobre simplificação automática focavam principalmente em mudar palavras individuais, mas houve uma mudança para entender a importância da estrutura das frases e dos conceitos.
Simplificação Conceitual
Essas edições mudam as ideias principais ou informações em uma frase, o que é necessário para simplificar assuntos complexos.
Elaboração: Isso significa adicionar informações úteis e relevantes, como esclarecer palavras vagas ou fornecer contexto sobre um tópico. Embora não seja muito usado, pode ser útil pra deixar os textos mais claros e a gente vê essas adições cuidadosas em simplificações feitas por humanos.
Generalização: Isso envolve remover ideias desnecessárias ou complicadas. Pedimos aos anotadores que julguem como essas edições melhoram a legibilidade, considerando se as informações removidas eram importantes pra ideia principal da frase. Como o que é "importante" pode variar entre os leitores, encontrar um padrão consistente pra isso é crucial. Remover detalhes pode deixar de lado pontos essenciais, então focamos em garantir que só detalhes não essenciais sejam cortados.
Por exemplo, considere essas duas frases:
- "Como tantos livros hypados antes, A Biblioteca da Meia-Noite me deixou empolgado e me fez refletir."
- "Como tantos livros hypados antes, A Biblioteca da Meia-Noite me deixou empolgado e me fez refletir."
Nesse caso, a versão mais curta perdeu um detalhe central, levando a uma classificação maior pra versão mais longa. Ao simplificar, usar uma expressão diferente é frequentemente melhor do que remover ideias completas.
Edições bem-sucedidas que mudam conceitos geralmente acontecem no nível da cláusula. Por exemplo, removendo detalhes extras:
- "Nascido escravizado em 1856, Booker T. Washington se tornou um líder influente afro-americano."
- "Booker T. Washington se tornou um líder influente afro-americano."
Ou adicionando informações com uma frase descritiva:
- "Éric Gauthier também é autor de novelas..."
- "Éric Gauthier, famoso por sua carreira como dançarino solo, também é autor de novelas..."
Simplificação Sintática
Mudar a estrutura das frases é importante pra uma simplificação clara e fluida. O foco recente em conjuntos de dados que consideram a sintaxe levou a uma abordagem definida pra avaliar essas mudanças.
- Reordenação de Informações: Isso envolve rearranjar palavras ou frases. Existem dois níveis de reordenação:
- Reordenação no nível da palavra, que muda a ordem dentro de uma frase.
- Reordenação no nível dos componentes, que move cláusulas ou partes de uma frase.
Por exemplo:
- "A chegada de grandes empresas de rádio é um resultado direto da Lei de '96."
- "A Lei de '96 teve resultados diretos devido à chegada de grandes empresas de rádio."
Quando nos deparamos com duas frases similares, identificamos qual é mais essencial pra ideia principal, embora os anotadores frequentemente escolham a primeira que veem.
Mudança Estrutural: Esse tipo inclui uma reestruturação completa da frase, o que pode envolver várias edições, como adicionar ou remover conteúdo. Mais sobre mudanças estruturais e exemplos estão detalhados em uma seção específica.
Divisão de Frase: Este é um tipo de edição estrutural onde as frases são divididas. Achamos que a importância dessa edição varia dependendo do contexto.
Simplificação Lexical
Paráfrase: Isso significa trocar expressões difíceis por equivalentes mais simples. Essas edições são caracterizadas por manter o mesmo significado enquanto tornam o texto mais fácil de entender.
Mudança Trivial: Isso captura pequenas mudanças na redação, como substituir uma palavra por seu sinônimo. Essas edições não trazem mudanças significativas ao conteúdo, mas ajudam a esclarecer as frases. Por exemplo:
- "Qual é o tamanho da família que você cozinha?"
- "Qual é o tamanho da família que você cozinha?"
A palavra “que” adiciona clareza, mesmo que não mude o significado.
Avaliação de Erros
A gente categoriza os erros durante as simplificações, com exemplos específicos fornecidos em uma tabela. Embora esses erros sejam raros, eles impactam significativamente a qualidade e fluência do texto. A gente busca minimizar o número de tipos de erro enquanto captura todos os erros potenciais nas simplificações. Notavelmente, excluímos casos ambíguos e definimos nossos erros com base em categorias reconhecíveis.
Identificar erros na simplificação de texto se parece com corrigir problemas de gramática, mas envolve um foco diferente. Enquanto a correção de erros gramaticais visa principalmente eliminar erros, simplificar texto requer melhorias criativas.
Erros Conceituais
A gente identifica seis tipos de erros relacionados a adicionar ou remover informações.
Mau Deletar: Esse é o erro mais comum, onde conteúdo necessário ou relevante é removido. Determinar o que é essencial pode ser complicado.
Co-referência: Esse erro acontece quando uma referência importante se perde durante uma exclusão, levando à confusão.
Repetição: Isso inclui informações desnecessárias que simplesmente repetem o que já está na frase.
Contradição: Isso envolve mudar uma frase para significar o oposto do que foi pretendido, seja alterando frases existentes ou introduzindo novas informações conflitantes.
Erro Factual: Quando a informação adicionada requer checagem fora do contexto da frase, isso é um erro factual.
Informação Irrelevante: Isso acontece quando informações adicionadas não se relacionam com a ideia principal da frase.
Erros Sintáticos
Erros sintáticos não precisam de muitas categorias como os erros conceituais. Cada tipo é visto como uma tentativa falha das mudanças estruturais pretendidas.
Mau Reordenar: A interrupção no fluxo sintático é um erro comum que surge durante a reordenação.
Má Estrutura: Isso se relaciona a erros encontrados em estruturas de frases alteradas.
Má Divisão de Frase: Embora dividir frases possa ser útil, às vezes divide ideias relacionadas desnecessariamente.
Erros Lexicais
Esses erros estão relacionados a problemas de fluência e redação, em vez de mudar a informação.
Redação Complexa: Às vezes, uma paráfrase usa termos complexos em vez de mais simples, o que pode confundir os leitores.
Reescrita de Informação: Isso acontece quando conteúdo semelhante ao original é apresentado de forma incorreta ou enganosa.
Erro Gramatical: Isso indica um erro de gramática que pode afetar a clareza.
Avaliação de Nível de Edição
Fornecemos uma análise detalhada de como as edições são classificadas, mostrando como qualidade e erros se relacionam. Nas nossas avaliações, notamos que edições de alta qualidade muitas vezes vêm com erros, e erros podem às vezes levar a pontuações mais altas, especialmente em frases complexas.
Estatísticas do Conjunto de Dados e Implementação
Coletamos estatísticas sobre todas as nossas edições e revelamos detalhes importantes sobre como geramos simplificações, incluindo as ferramentas e técnicas usadas. Mais de 1000 palavras de conteúdo ajudam a esclarecer problemas comuns quando os anotadores tentam avaliar a qualidade da simplificação do texto.
Conclusão
O objetivo deste framework é estruturar, avaliar e melhorar o processo de simplificação de textos complexos para públicos mais amplos. Ao identificar e categorizar vários tipos de edições, buscamos melhorar a clareza e a usabilidade enquanto também abordamos quaisquer erros que possam surgir durante o processo de simplificação.
Título: Dancing Between Success and Failure: Edit-level Simplification Evaluation using SALSA
Resumo: Large language models (e.g., GPT-4) are uniquely capable of producing highly rated text simplification, yet current human evaluation methods fail to provide a clear understanding of systems' specific strengths and weaknesses. To address this limitation, we introduce SALSA, an edit-based human annotation framework that enables holistic and fine-grained text simplification evaluation. We develop twenty one linguistically grounded edit types, covering the full spectrum of success and failure across dimensions of conceptual, syntactic and lexical simplicity. Using SALSA, we collect 19K edit annotations on 840 simplifications, revealing discrepancies in the distribution of simplification strategies performed by fine-tuned models, prompted LLMs and humans, and find GPT-3.5 performs more quality edits than humans, but still exhibits frequent errors. Using our fine-grained annotations, we develop LENS-SALSA, a reference-free automatic simplification metric, trained to predict sentence- and word-level quality simultaneously. Additionally, we introduce word-level quality estimation for simplification and report promising baseline results. Our data, new metric, and annotation toolkit are available at https://salsa-eval.com.
Autores: David Heineman, Yao Dou, Mounica Maddela, Wei Xu
Última atualização: 2023-10-22 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2305.14458
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.14458
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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