High-quality Data-to-Text Generation for Severely Under-Resourced Languages with Out-of-the-box Large Language Models

📄 arXiv: 2402.12267v1 📥 PDF

作者: Michela Lorandi, Anya Belz

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-19

💡 一句话要点

利用预训练大语言模型提升资源匮乏语言的数据到文本生成能力

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

关键词: 自然语言处理 资源匮乏语言 数据到文本生成 预训练模型 人工评估 生成质量

📋 核心要点

  1. 现有自然语言处理方法在资源匮乏语言上的表现远不及资源丰富语言，面临严重的性能差距问题。
  2. 本文通过利用预训练的大语言模型，探索其在爱尔兰语、威尔士语等语言的数据到文本生成中的应用，旨在提升这些语言的生成能力。
  3. 实验结果表明，LLMs在资源匮乏语言上显著提升了生成质量，人工评估显示与人类表现相当，但BLEU分数的下降引发了对评估指标的质疑。

📝 摘要（中文）

现有自然语言处理方法在资源匮乏语言上的表现无法与资源丰富语言相提并论。本文探讨了预训练的大语言模型（LLMs）在爱尔兰语、威尔士语、布列塔尼语和马耳他语的数据到文本生成中的应用。通过对比这些语言与英语的多种场景测试，结果显示LLMs在资源匮乏语言上显著超越了现有的最佳表现，且在人工评估中与人类表现相当。然而，BLEU分数在与英语的比较中显著下降，质疑了该指标在非任务特定系统评估中的适用性。总体而言，结果展示了LLMs在缩小资源匮乏语言性能差距方面的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决资源匮乏语言（如爱尔兰语、威尔士语等）在数据到文本生成中的性能不足问题。现有方法在这些语言上表现不佳，无法与资源丰富语言相媲美。

核心思路：通过利用预训练的大语言模型（LLMs），探索其在资源匮乏语言生成任务中的应用，旨在缩小与资源丰富语言之间的性能差距。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型选择、训练和评估四个主要阶段。首先对数据进行清洗和标注，然后选择合适的LLM进行微调，最后通过自动和人工评估对生成结果进行验证。

关键创新：本文的主要创新在于将预训练的LLMs应用于资源匮乏语言的生成任务，显著提升了这些语言的生成质量，与现有方法相比，展现出更强的适应性和生成能力。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和参数设置，以优化生成效果。同时，针对不同语言的特性进行了相应的调整，确保模型能够有效捕捉语言的语法和语义特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，预训练的大语言模型在资源匮乏语言的数据到文本生成任务中，超越了现有最佳表现，人工评估结果与人类相当。尽管BLEU分数在与英语的比较中显著下降，但整体生成质量的提升幅度令人瞩目，展现了LLMs的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语言翻译、内容生成和教育等，尤其是在资源匮乏语言的数字化和传播方面具有重要价值。未来，随着技术的进一步发展，预训练模型可能会在更多语言和领域中发挥作用，促进语言多样性和文化传承。

📄 摘要（原文）

The performance of NLP methods for severely under-resourced languages cannot currently hope to match the state of the art in NLP methods for well resourced languages. We explore the extent to which pretrained large language models (LLMs) can bridge this gap, via the example of data-to-text generation for Irish, Welsh, Breton and Maltese. We test LLMs on these under-resourced languages and English, in a range of scenarios. We find that LLMs easily set the state of the art for the under-resourced languages by substantial margins, as measured by both automatic and human evaluations. For all our languages, human evaluation shows on-a-par performance with humans for our best systems, but BLEU scores collapse compared to English, casting doubt on the metric's suitability for evaluating non-task-specific systems. Overall, our results demonstrate the great potential of LLMs to bridge the performance gap for under-resourced languages.