論文の概要: Applying BERT and ChatGPT for Sentiment Analysis of Lyme Disease in Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06474v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 01:15:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 14:21:30.675358
• Title: Applying BERT and ChatGPT for Sentiment Analysis of Lyme Disease in Scientific Literature
• Title（参考訳）: 科学文献におけるライム病の感情分析へのbertとchatgptの適用
• Authors: Teo Susnjak
• Abstract要約: 本章では, ニキビ病テキストの領域において, 自然言語処理(NLP)技術を用いた感性分析を行うための実践的ガイドを提示する。 本研究の目的は、慢性的な疾患の徴候を取り巻く言論におけるバイアスの存在をいかに評価するかを実証することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This chapter presents a practical guide for conducting Sentiment Analysis using Natural Language Processing (NLP) techniques in the domain of tick-borne disease text. The aim is to demonstrate the process of how the presence of bias in the discourse surrounding chronic manifestations of the disease can be evaluated. The goal is to use a dataset of 5643 abstracts collected from scientific journals on the topic of chronic Lyme disease to demonstrate using Python, the steps for conducting sentiment analysis using pre-trained language models and the process of validating the preliminary results using both interpretable machine learning tools, as well as a novel methodology of using emerging state-of-the-art large language models like ChatGPT. This serves as a useful resource for researchers and practitioners interested in using NLP techniques for sentiment analysis in the medical domain.
• Abstract（参考訳）: 本章では, ニキビ病テキストの領域における自然言語処理(NLP)技術を用いた感性分析の実践的指導について述べる。 本研究の目的は, 本疾患の慢性症状を囲む談話におけるバイアスの存在を, どのように評価できるかを示すことである。 目標は、慢性Lyme病のトピックに関する科学ジャーナルから収集された5643の抽象化データセットを使用することで、Pythonの使用、事前訓練された言語モデルを用いた感情分析のステップ、両方の解釈可能な機械学習ツールを使用して予備結果を検証するプロセス、およびChatGPTのような最先端の大規模言語モデルを使用する新しい方法論を使用することである。 これは、医学領域における感情分析にNLP技術を使うことに関心のある研究者や実践者にとって有用なリソースである。

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