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

CLEAR：提出一套全面的语言学评估流程，用于评估大型语言模型在论证改写任务中的表现。

🎯 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 语言学评估 文本改进 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究对LLM在通用文本生成任务上进行了广泛研究，但对文本改写，特别是论证改进任务的研究较少。
  2. 论文提出CLEAR评估流程，包含57个指标，覆盖词汇、句法、语义和语用四个语言学层面，用于评估LLM改写论证文本的质量。
  3. 实验结果表明，LLM通过缩短文本、增加平均词长和合并句子来改进论证，并在说服力和连贯性方面有所提升。

📝 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，特别是针对论证文本改进（Argument Improvement, ArgImp）任务。我们提出了CLEAR：一个包含57个指标的评估流程，这些指标映射到四个语言学层面：词汇、句法、语义和语用。该流程用于评估LLM改写后的论证文本的质量，涵盖广泛的论证语料库，比较不同LLM在此任务上的表现，并分析它们在不同语言学层面的行为。通过考虑所有四个语言学层面，我们发现模型通过缩短文本、同时增加平均词长和合并句子来执行ArgImp。总体而言，我们注意到说服力和连贯性维度的提升。

🔬 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改写论证文本的全面语言学评估，尤其是在词汇、句法、语义和语用四个层面的细致分析。因此，需要一个更全面的评估框架来理解LLM在论证改写任务中的优势和不足。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多维度的评估流程，从词汇、句法、语义和语用四个语言学层面，对LLM改写后的论证文本进行全面评估。通过分析LLM在不同语言学层面的表现，可以更深入地了解其改写策略和效果。这种多维度评估方法能够提供更细粒度的反馈，帮助改进LLM的论证改写能力。

技术框架：CLEAR评估流程包含以下主要模块：1) 数据收集：收集广泛的论证语料库；2) LLM改写：使用不同的LLM对论证文本进行改写；3) 指标计算：计算57个指标，这些指标映射到词汇、句法、语义和语用四个语言学层面；4) 结果分析：分析LLM在不同语言学层面的表现，比较不同LLM之间的差异。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个全面的语言学评估流程CLEAR，该流程覆盖了词汇、句法、语义和语用四个语言学层面，能够对LLM改写后的论证文本进行细致的评估。与现有方法相比，CLEAR提供了更全面的评估视角，能够更深入地了解LLM在论证改写任务中的表现。

关键设计：CLEAR评估流程的关键设计包括：1) 57个指标的选择：这些指标涵盖了词汇多样性、句法复杂度、语义相似度、论证连贯性等多个方面；2) 指标映射到四个语言学层面：这种映射方式使得评估结果更具结构性和可解释性；3) 评估流程的模块化设计：这种设计使得评估流程更易于扩展和定制。

📊 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来提高论证的说服力和连贯性。CLEAR评估流程能够有效区分不同LLM在不同语言学层面的表现差异，为改进LLM的论证改写能力提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动论证生成、文本摘要、机器翻译等领域。通过评估和改进LLM的论证改写能力，可以提高自动化论证系统的质量和可靠性，辅助决策制定，并促进更有效的沟通。未来，该研究可扩展到其他类型的文本改写任务，并应用于教育、法律等领域。

📄 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.