Controlling Difficulty of Generated Text for AI-Assisted Language Learning

📄 arXiv: 2506.04072v1 📥 PDF

作者: Meiqing Jin, Liam Dugan, Chris Callison-Burch

分类: cs.CL, cs.HC

发布日期: 2025-06-04

备注: Submitted to EMNLP 2025

💡 一句话要点

提出可控文本生成方法以支持初学者语言学习

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

关键词: 语言学习 可控生成 大型语言模型 文本复杂度 未来判别器 教育技术 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型生成文本复杂度高，难以满足初学者的学习需求，导致学习效果不佳。
  2. 论文提出了一种无需微调的模块化可控生成方法，旨在调整LLM输出以适应初学者的语言水平。
  3. 实验结果表明，使用未来判别器可以显著提高文本的可理解性，提升幅度达到43.9%。

📝 摘要（中文）

与大型语言模型（LLMs）进行对话练习为传统面对面语言学习提供了一种有前景的替代方案。然而，大多数LLMs生成的文本复杂度接近母语水平，这使得它们不适合初学者（CEFR: A1-A2）。本文研究了可控生成技术，特别是无需模型微调的模块化方法，能否将LLM输出调整为更好地支持绝对初学者。通过自动指标和针对大学日语学习者的用户研究评估这些方法，结果显示仅依靠提示无法控制输出难度，而使用未来判别器显著提高了输出的可理解性（从40.4%提升至84.3%）。我们还引入了一种新的令牌级评估指标——令牌缺失率（TMR），量化每个发言中不可理解令牌的比例，并与人类判断高度相关。为支持未来的AI辅助语言学习研究，我们发布了代码、模型、注释工具和数据集。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成文本复杂度过高的问题，导致初学者在语言学习中面临理解困难。现有方法主要依赖于提示，但未能有效控制输出的难度。

核心思路：论文提出了一种模块化的可控生成方法，通过引入未来判别器来改善文本的可理解性，而无需对模型进行微调。这种设计使得生成的文本更符合初学者的需求。

技术框架：整体架构包括输入提示、未来判别器和输出生成模块。输入提示用于引导模型生成文本，未来判别器评估生成文本的可理解性，最终输出经过调整的文本。

关键创新：最重要的创新在于引入未来判别器作为辅助工具，显著提高了文本的可理解性。这与传统方法的本质区别在于不需要对模型进行微调，而是通过后处理来优化输出。

关键设计：在设计中，未来判别器的参数设置和损失函数经过精心调整，以确保其能够有效评估文本的可理解性。此外，令牌缺失率（TMR）作为新的评估指标，提供了更细致的输出质量分析。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用未来判别器后，文本的可理解性从40.4%提升至84.3%，显著改善了初学者的学习体验。此外，新的令牌缺失率（TMR）指标与人类判断高度相关，为文本质量评估提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括AI辅助语言学习平台、教育软件和在线学习工具。通过调整生成文本的难度，能够为初学者提供更合适的学习材料，提升学习效果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Practicing conversations with large language models (LLMs) presents a promising alternative to traditional in-person language learning. However, most LLMs generate text at a near-native level of complexity, making them ill-suited for beginner learners (CEFR: A1-A2). In this paper, we investigate whether controllable generation techniques -- specifically modular methods that do not require model fine-tuning -- can adapt LLM outputs to better support absolute beginners. We evaluate these methods through both automatic metrics and a user study with university-level learners of Japanese. Our findings show that while prompting alone fails to control output difficulty, the use of future discriminators (Yang and Klein, 2021) significantly improves output comprehensibility (from 40.4\% to 84.3\%). We further introduce a novel token-level evaluation metric, Token Miss Rate (TMR), that quantifies the proportion of incomprehensible tokens per utterance and correlates strongly with human judgments. To support future research in AI-assisted language learning, we release our code, models, annotation tools, and dataset.