論文の概要: Artificial Intelligence for Health Message Generation: Theory, Method,
and an Empirical Study Using Prompt Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07507v1
- Date: Wed, 14 Dec 2022 21:13:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 16:33:08.470093
- Title: Artificial Intelligence for Health Message Generation: Theory, Method,
and an Empirical Study Using Prompt Engineering
- Title（参考訳）: 健康メッセージ生成のための人工知能:プロンプト工学を用いた理論・方法・実証的研究
- Authors: Sue Lim (1), Ralf Schm\"alzle (1) ((1) Michigan State University)
- Abstract要約: 本研究では、健康意識メッセージを生成するAIシステムの可能性を紹介し、検討する。
妊娠中に重要なビタミンである葉酸は、検査ケースとして機能する。
私たちは認識を高めるためにメッセージを生成し、それをリツイートされた人間生成メッセージと比較しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study introduces and examines the potential of an AI system to generate
health awareness messages. The topic of folic acid, a vitamin that is critical
during pregnancy, served as a test case. Using prompt engineering, we generated
messages that could be used to raise awareness and compared them to retweeted
human-generated messages via computational and human evaluation methods. The
system was easy to use and prolific, and computational analyses revealed that
the AI-generated messages were on par with human-generated ones in terms of
sentiment, reading ease, and semantic content. Also, the human evaluation study
showed that AI-generated messages ranked higher in message quality and clarity.
We discuss the theoretical, practical, and ethical implications of these
results.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、健康意識メッセージを生成するAIシステムの可能性を紹介し、検討する。
妊娠中に重要なビタミンである葉酸がテストケースとして使用された。
素早いエンジニアリングを用いて、認識を高めるのに使えるメッセージを生成し、それを計算と人的評価の手法でリツイートした人間生成メッセージと比較した。
システムは使いやすく、多用され、計算分析により、AIが生成したメッセージは感情、読みやすさ、セマンティックな内容の点で人間生成メッセージと同等であることが判明した。
また、人間による評価の結果、AIが生成したメッセージはメッセージの品質と明瞭度が高いことがわかった。
これらの結果の理論的,実践的,倫理的意味について論じる。
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