論文の概要: Testing the Reliability of ChatGPT for Text Annotation and
Classification: A Cautionary Remark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11085v1
- Date: Mon, 17 Apr 2023 00:41:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 07:56:38.717945
- Title: Testing the Reliability of ChatGPT for Text Annotation and
Classification: A Cautionary Remark
- Title（参考訳）: テキストアノテーションと分類のためのChatGPTの信頼性検証:注意点
- Authors: Michael V. Reiss
- Abstract要約: 本研究では,テキストアノテーションと分類のためのChatGPTのゼロショット機能の整合性について検討する。
結果、ChatGPTの分類出力の一貫性は信頼性の科学的しきい値に満たないことが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Recent studies have demonstrated promising potential of ChatGPT for various
text annotation and classification tasks. However, ChatGPT is non-deterministic
which means that, as with human coders, identical input can lead to different
outputs. Given this, it seems appropriate to test the reliability of ChatGPT.
Therefore, this study investigates the consistency of ChatGPT's zero-shot
capabilities for text annotation and classification, focusing on different
model parameters, prompt variations, and repetitions of identical inputs. Based
on the real-world classification task of differentiating website texts into
news and not news, results show that consistency in ChatGPT's classification
output can fall short of scientific thresholds for reliability. For example,
even minor wording alterations in prompts or repeating the identical input can
lead to varying outputs. Although pooling outputs from multiple repetitions can
improve reliability, this study advises caution when using ChatGPT for
zero-shot text annotation and underscores the need for thorough validation,
such as comparison against human-annotated data. The unsupervised application
of ChatGPT for text annotation and classification is not recommended.
- Abstract（参考訳）: 近年の研究では、様々なテキストアノテーションや分類タスクに対するChatGPTの有望な可能性を示している。
しかしchatgptは非決定論的であり、人間のコーダーと同様に、同じ入力が異なる出力に繋がる可能性がある。
これを踏まえると、ChatGPTの信頼性をテストするのが適切と思われる。
そこで本研究では,ChatGPTのテキストアノテーションと分類のためのゼロショット機能の整合性について検討し,異なるモデルパラメータ,即時変動,同一入力の繰り返しに着目した。
ウェブサイトのテキストをニュースではなくニュースに区別する現実世界の分類タスクに基づいて、ChatGPTの分類出力の整合性は信頼性の科学的なしきい値に満たないことを示している。
例えば、同じ入力のプロンプトや繰り返しのマイナーな単語変更でさえ、様々な出力につながる可能性がある。
複数の繰り返しから出力をプールすることは信頼性を向上させることができるが、この研究では、ゼロショットテキストアノテーションにChatGPTを使用する場合の注意を促し、人間の注釈データとの比較など、徹底的な検証の必要性を強調している。
テキストアノテーションや分類に対するChatGPTの教師なし適用は推奨されない。
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