抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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再ビジョンは,人間書き込みプロセスの必須部分である。それは,戦略的,適応的で,より重要なことに,自然で反復する傾向がある。テキスト改訂タスクに関する大きな言語モデルの成功にもかかわらず,それらは非反復,ワンショット修正に限定されている。連続的改訂を作って,人間の書き込み者と協調させるための大規模言語モデルの能力を調べ,評価することは,効果的な書込み支援を構築するための重要なステップである。本研究では,モデル生成修正とユーザフィードバック,文書を改訂し,人間-機械インタラクションを繰り返すことにより,最小の人間努力で高品質テキスト修正を達成することを目的とする,人間-インザループ反復テキスト改訂システム,Read,Revise,Read(R3)を提示した。R3において,テキスト修正モデルは,提案された編集を受容または拒絶できる人間書き込み者のためのテキスト編集提案を提供する。次に,受け入れられた編集を,文書改訂の次の反復のためにモデルに組み込んだ。したがって,ライターは,システムとの相互作用によって反復的に文書を改訂し,テキスト修正モデルがさらに修正を止めるまで,あるいは,事前定義された最大数の修正に達するまで,その提案編集を単純に受け入れ/拒絶する。経験的実験は,R3が初期修正深さで人間書き込み者に匹敵する受容率を有する修正を発生でき,人間機械相互作用がより少ない反復と編集でより高い品質修正を得ることができることを示した。収集した人間モデル相互作用データセットとシステムコードは,ウルル{https://github.com/vipulraheja/IteraTeR}で利用可能である。著者らのシステム実証は,ウルル{https://youtu.be/lK08tIpEoaE}で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】
