Evaluating Span Extraction in Generative Paradigm: A Reflection on Aspect-Based Sentiment Analysis

要約

自然言語処理の領域内で生成言語モデルが急速に進化する時代において、特にアスペクトベースのセンチメント分析 (ABSA) の領域において、評価方法論を再考し、再定式化することが緊急に求められています。
この論文は、理解タスクと生成タスクの間の従来の境界が適度に曖昧になっている生成パラダイムによってもたらされる新たな課題に対処します。
現場での一般的な実践に基づいて、一般的な ABSA 評価パラダイムに関連する利点と欠点を分析します。
実例によって補足された詳細な調査を通じて、生成された出力を他の評価指標、特に質問応答を含む他のタスクから得られる評価指標と調整する際に関与する複雑さを浮き彫りにします。
私たちは単一かつ決定的な指標を支持することは避けていますが、私たちの貢献は、この生成パラダイムにおける ABSA 評価に合わせた包括的なガイドラインへの道を切り開くことにあります。
この意見書では、実務家に深い考察を提供し、この進化する状況を乗り切るのに役立つ洞察と方向性を提供し、正確かつ生成能力を反映した評価を保証することを目的としています。

要約(オリジナル)

In the era of rapid evolution of generative language models within the realm of natural language processing, there is an imperative call to revisit and reformulate evaluation methodologies, especially in the domain of aspect-based sentiment analysis (ABSA). This paper addresses the emerging challenges introduced by the generative paradigm, which has moderately blurred traditional boundaries between understanding and generation tasks. Building upon prevailing practices in the field, we analyze the advantages and shortcomings associated with the prevalent ABSA evaluation paradigms. Through an in-depth examination, supplemented by illustrative examples, we highlight the intricacies involved in aligning generative outputs with other evaluative metrics, specifically those derived from other tasks, including question answering. While we steer clear of advocating for a singular and definitive metric, our contribution lies in paving the path for a comprehensive guideline tailored for ABSA evaluations in this generative paradigm. In this position paper, we aim to provide practitioners with profound reflections, offering insights and directions that can aid in navigating this evolving landscape, ensuring evaluations that are both accurate and reflective of generative capabilities.

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