論文の概要: Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08391v1
• Date: Mon, 15 May 2023 07:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 15:51:48.514439
• Title: Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue: An Empirical Study
• Title（参考訳）: 対話における会話分析におけるChatGPTの可能性:実証的研究
• Authors: Yaxin Fan and Feng Jiang
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、多くの従来のNLPタスクを非常に浅い理解できました。 本研究では、3つの対話談話課題におけるChatGPTの機能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.12637998465588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) like ChatGPT have proven a great shallow understanding of many traditional NLP tasks, such as translation, summarization, etc. However, its performance on high-level understanding, such as dialogue discourse analysis task that requires a higher level of understanding and reasoning, remains less explored. This study investigates ChatGPT's capabilities in three dialogue discourse tasks: topic segmentation, discourse relation recognition, and discourse parsing, of varying difficulty levels. To adapt ChatGPT to these tasks, we propose discriminative and generative paradigms and introduce the Chain of Thought (COT) approach to improve ChatGPT's performance in more difficult tasks. The results show that our generative paradigm allows ChatGPT to achieve comparative performance in the topic segmentation task comparable to state-of-the-art methods but reveals room for improvement in the more complex tasks of discourse relation recognition and discourse parsing. Notably, the COT can significantly enhance ChatGPT's performance with the help of understanding complex structures in more challenging tasks. Through a series of case studies, our in-depth analysis suggests that ChatGPT can be a good annotator in topic segmentation but has difficulties understanding complex rhetorical structures. We hope these findings provide a foundation for future research to refine dialogue discourse analysis approaches in the era of LLMs.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、翻訳や要約など、多くの従来のNLPタスクを非常に浅い理解できました。 しかし、より高いレベルの理解と推論を必要とする対話談話分析タスクのようなハイレベルな理解におけるその性能は、いまだ研究されていない。 本研究では,トピックセグメンテーション,談話関係認識,談話解析という3つの対話談話課題におけるチャットgptの能力について検討した。 これらのタスクにchatgptを適応させるために、識別的および生成的パラダイムを提案し、より難しいタスクでchatgptのパフォーマンスを改善するためのchain of thought (cot)アプローチを導入する。 以上の結果から,chatgptは,最先端手法に匹敵するトピックセグメンテーションタスクにおいて比較性能を達成できるが,談話関係認識や談話解析のより複雑なタスクでは改善の余地があることが分かった。 特にcotは、複雑な構造をより困難なタスクで理解することで、chatgptのパフォーマンスを大幅に向上させることができる。 一連のケーススタディを通じて,ChatGPTはトピックセグメンテーションにおいて優れたアノテータであるが,複雑なレトリック構造を理解するのが困難であることを示す。 これらの知見が,LLM時代の対話談話分析手法を洗練するための基礎となることを願っている。

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