論文の概要: Can ChatGPT Reproduce Human-Generated Labels? A Study of Social Computing Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10145v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 08:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 14:09:57.555666
• Title: Can ChatGPT Reproduce Human-Generated Labels? A Study of Social Computing Tasks
• Title（参考訳）: ChatGPTは人間生成ラベルを再現できるか? ソーシャル・コンピューティングの課題に関する研究
• Authors: Yiming Zhu, Peixian Zhang, Ehsan-Ul Haq, Pan Hui, Gareth Tyson
• Abstract要約: ChatGPTは、ソーシャルコンピューティングタスクにおいて人為的なラベルアノテーションを再現する可能性がある。 姿勢検出(2x)、感情分析、ヘイトスピーチ、ボット検出の5つのセミナルデータセットを再ラベルした。 この結果から,ChatGPTはこれらのデータアノテーションタスクを処理できる可能性を秘めていますが,いくつかの課題が残っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.740764281808588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The release of ChatGPT has uncovered a range of possibilities whereby large language models (LLMs) can substitute human intelligence. In this paper, we seek to understand whether ChatGPT has the potential to reproduce human-generated label annotations in social computing tasks. Such an achievement could significantly reduce the cost and complexity of social computing research. As such, we use ChatGPT to re-label five seminal datasets covering stance detection (2x), sentiment analysis, hate speech, and bot detection. Our results highlight that ChatGPT does have the potential to handle these data annotation tasks, although a number of challenges remain. ChatGPT obtains an average precision 0.609. Performance is highest for the sentiment analysis dataset, with ChatGPT correctly annotating 64.9% of tweets. Yet, we show that performance varies substantially across individual labels. We believe this work can open up new lines of analysis and act as a basis for future research into the exploitation of ChatGPT for human annotation tasks.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのリリースにより、大きな言語モデル(LLM)が人間のインテリジェンスに取って代わる可能性があることが判明した。 本稿では,ChatGPTがソーシャル・コンピューティング・タスクにおいて人為的ラベルアノテーションを再現する可能性について考察する。 このような成果は、社会コンピューティング研究のコストと複雑さを大幅に削減することができる。 そこで、ChatGPTを用いて、姿勢検出(2x)、感情分析、ヘイトスピーチ、ボット検出を含む5つのセミナルデータセットを再ラベルする。 この結果から,ChatGPTはこれらのデータアノテーションタスクを処理できる可能性を秘めていますが,いくつかの課題が残っています。 ChatGPTは平均精度0.609を得る。 感情分析データセットのパフォーマンスは最高であり、ChatGPTは64.9%のツイートを正しく注釈付けしている。 しかし、パフォーマンスは個々のラベルによって大きく異なります。 この研究は、新しい分析ラインを開き、人的アノテーションタスクに対するchatgptの利用に関する将来の研究の基盤として機能すると信じています。

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