Analysis of Systems’ Performance in Natural Language Processing Competitions

要約

科学技術分野では、共同コンテストが人気を集めています。
これらのコンペには、課題の定義、評価スコアの選択、結果の検証方法の考案が含まれます。
標準的なシナリオでは、参加者はトレーニング セットを受け取り、主催者が保持している保留されたデータセットに対するソリューションを提供することが期待されます。
主催者にとって重要な課題は、アルゴリズムのパフォーマンスを比較し、複数の参加者を評価し、ランク付けするときに発生します。
この目的には統計ツールがよく使用されます。
ただし、従来の統計手法では、システムのパフォーマンス間の決定的な違いを捕捉できないことがよくあります。
本稿では、競争結果と競争を統計的に分析するための評価方法論について説明します。
この方法論は普遍的に適用できるように設計されています。
ただし、分類と回帰の問題を含む 8 つの自然言語コンテストをケーススタディとして使用して説明します。
提案された方法論には、補正メカニズムを備えた独自の比較や信頼区間の組み込みなど、いくつかの利点があります。
さらに、主催者が競技の難易度を評価できる指標を導入します。
私たちの分析は、競争結果を効果的に評価するための私たちの方法論の潜在的な有用性を示しています。

要約(オリジナル)

Collaborative competitions have gained popularity in the scientific and technological fields. These competitions involve defining tasks, selecting evaluation scores, and devising result verification methods. In the standard scenario, participants receive a training set and are expected to provide a solution for a held-out dataset kept by organizers. An essential challenge for organizers arises when comparing algorithms’ performance, assessing multiple participants, and ranking them. Statistical tools are often used for this purpose; however, traditional statistical methods often fail to capture decisive differences between systems’ performance. This manuscript describes an evaluation methodology for statistically analyzing competition results and competition. The methodology is designed to be universally applicable; however, it is illustrated using eight natural language competitions as case studies involving classification and regression problems. The proposed methodology offers several advantages, including off-the-shell comparisons with correction mechanisms and the inclusion of confidence intervals. Furthermore, we introduce metrics that allow organizers to assess the difficulty of competitions. Our analysis shows the potential usefulness of our methodology for effectively evaluating competition results.

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