MeaningBERT: assessing meaning preservation between sentences
Notice bibliographique
Résumé
In the field of automatic text simplification, assessing whether or not the meaning of the original text has been preserved during simplification is of paramount importance. Metrics relying on n-gram overlap assessment may struggle to deal with simplifications which replace complex phrases with their simpler paraphrases. Current evaluation metrics for meaning preservation based on large language models (LLMs), such as BertScore in machine translation or QuestEval in summarization, have been proposed. However, none has a strong correlation with human judgment of meaning preservation. Moreover, such metrics have not been assessed in the context of text simplification research. In this study, we present a meta-evaluation of several metrics we apply to measure content similarity in text simplification. We also show that the metrics are unable to pass two trivial, inexpensive content preservation tests. Another contribution of this study is MeaningBERT (https://github.com/GRAAL-Research/MeaningBERT), a new trainable metric designed to assess meaning preservation between two sentences in text simplification, showing how it correlates with human judgment. To demonstrate its quality and versatility, we will also present a compilation of datasets used to assess meaning preservation and benchmark our study against a large selection of popular metrics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».