論文の概要: Heroes, Villains, and Victims, and GPT-3: Automated Extraction of
Character Roles Without Training Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07557v2
- Date: Tue, 17 May 2022 08:09:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-18 11:24:20.290869
- Title: Heroes, Villains, and Victims, and GPT-3: Automated Extraction of
Character Roles Without Training Data
- Title(参考訳): Heroes, Villains, Victims, GPT-3: トレーニングデータなしのキャラクタロールの自動抽出
- Authors: Dominik Stammbach, Maria Antoniak, Elliott Ash
- Abstract要約: GPT-3は、新聞記事、映画のサマリー、政治演説など、様々な領域の英雄、悪役、犠牲者を特定できる。
本稿では、大規模事前学習言語モデルを用いて、学習データなしで物語テキストからキャラクターロールを抽出する方法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.718182951842264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper shows how to use large-scale pre-trained language models to
extract character roles from narrative texts without training data. Queried
with a zero-shot question-answering prompt, GPT-3 can identify the hero,
villain, and victim in diverse domains: newspaper articles, movie plot
summaries, and political speeches.
- Abstract(参考訳): 本稿では,事前学習された大規模言語モデルを用いて,物語テキストから文字の役割を訓練データなしで抽出する方法を示す。
ゼロショットの質問回答プロンプトで検索すると、GPT-3は、新聞記事、映画の要約、政治演説など、様々な領域の英雄、悪役、犠牲者を識別できる。
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