ポリシーベースの文簡素化：並列コーパスをLLM-as-a-Judgeに置き換え

この研究は、従来の並列コーパスから脱却し、大規模言語モデル（LLM）を評価者として活用する、文簡素化への新しいアプローチを探求しています。中核となるアイデアは、簡素化された文の質をLLMで評価し、より柔軟でデータ効率の高い簡素化方法を開発することです。論文では、ポリシーベースのアプローチ、使用された特定のLLM、および提案された方法のパフォーマンスを評価するために使用された評価指標について詳しく説明している可能性があります。評価にLLMを使用する方向への転換は、NLPにおける重要なトレンドです。

• •LLMを使用した文簡素化への新しいアプローチを提案。
• •並列コーパスの必要性をLLMベースの評価に置き換える。
• •簡素化へのポリシーベースのアプローチに焦点を当てる。
• •NLPの評価タスクにLLMを使用することへの転換を表す。