既存の自然言語処理メトリックを改良し、LaTeX固有の特徴をより良く捉えるためには、以下のアプローチが考えられます。まず、LaTeX特有の構文やコマンドを理解するための専用のトークナイザーを開発することが重要です。TeXBLEUのように、LaTeX文書に特化したトークナイザーを使用することで、コマンドや数式の構造を正確に捉えることができます。
次に、LaTeXの文法や構造を考慮した新しい類似度計算手法を導入することが有効です。例えば、数式の意味的な類似性を評価するために、トークン間の距離を計算する際に、単なる文字列の一致だけでなく、数式の意味的な関係性を考慮することが求められます。これにより、異なる表現が同じ数学的意味を持つ場合でも、高い評価を与えることが可能になります。
さらに、LaTeXのコンパイル結果を考慮に入れた評価メトリックの開発も有望です。コンパイルエラーが発生しないことを確認することで、生成された数式が正確であることを保証することができます。これらの改良により、LaTeX固有の特徴をより良く捉えた評価メトリックが実現できるでしょう。