Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating Chain-of-thought with ChatGPT for Stance Detection on Social Media

論文の概要: Investigating Chain-of-thought with ChatGPT for Stance Detection on Social Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03087v2
Date: Thu, 17 Oct 2024 06:35:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-18 13:16:39.956918
Title: Investigating Chain-of-thought with ChatGPT for Stance Detection on Social Media
Title（参考訳）: ソーシャルメディア上でのスタンス検出のためのChatGPTを用いた考察
Authors: Bowen Zhang, Xianghua Fu, Daijun Ding, Hu Huang, Genan Dai, Nan Yin, Yangyang Li, Liwen Jing,
Abstract要約: バックプロパゲーショントレーニングを必要としないChain-of-Thought(CoT)アプローチが,有望な代替手段として現れている。本稿では,CoTの姿勢検出における有効性について検討し,その精度を実証し,関連する課題について議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.980802590994858
License:
Abstract: Stance detection predicts attitudes towards targets in texts and has gained attention with the rise of social media. Traditional approaches include conventional machine learning, early deep neural networks, and pre-trained fine-tuning models. However, with the evolution of very large pre-trained language models (VLPLMs) like ChatGPT (GPT-3.5), traditional methods face deployment challenges. The parameter-free Chain-of-Thought (CoT) approach, not requiring backpropagation training, has emerged as a promising alternative. This paper examines CoT's effectiveness in stance detection tasks, demonstrating its superior accuracy and discussing associated challenges.
Abstract（参考訳）: スタンス検出はテキスト中のターゲットに対する態度を予測し、ソーシャルメディアの台頭とともに注目を集めている。従来のアプローチには、従来の機械学習、初期のディープニューラルネットワーク、トレーニング済みの微調整モデルなどがある。しかし、ChatGPT (GPT-3.5)のような非常に大きな事前訓練型言語モデル(VLPLM)の進化に伴い、従来の手法はデプロイメントの課題に直面している。バックプロパゲーショントレーニングを必要としないパラメータフリーのChain-of-Thought(CoT)アプローチが,有望な代替手段として登場した。本稿では,CoTの姿勢検出における有効性について検討し,その精度を実証し,関連する課題について議論する。

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