論文の概要: Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue:
An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08391v2
- Date: Tue, 5 Mar 2024 08:52:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 03:38:36.837453
- 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 and Peifeng Li and Haizhou Li
- Abstract要約: 本稿では、トピックセグメンテーションと談話解析という2つの談話分析タスクにおけるChatGPTの性能を体系的に検証する。
ChatGPTは、一般的なドメイン間会話においてトピック構造を特定する能力を示すが、特定のドメイン間会話ではかなり困難である。
我々のより深い調査は、ChatGPTは人間のアノテーションよりも合理的なトピック構造を提供するが、階層的なレトリック構造を線形に解析することしかできないことを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.079100495163736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models, like ChatGPT, have shown remarkable capability in many
downstream tasks, yet their ability to understand discourse structures of
dialogues remains less explored, where it requires higher level capabilities of
understanding and reasoning. In this paper, we aim to systematically inspect
ChatGPT's performance in two discourse analysis tasks: topic segmentation and
discourse parsing, focusing on its deep semantic understanding of linear and
hierarchical discourse structures underlying dialogue. To instruct ChatGPT to
complete these tasks, we initially craft a prompt template consisting of the
task description, output format, and structured input. Then, we conduct
experiments on four popular topic segmentation datasets and two discourse
parsing datasets. The experimental results showcase that ChatGPT demonstrates
proficiency in identifying topic structures in general-domain conversations yet
struggles considerably in specific-domain conversations. We also found that
ChatGPT hardly understands rhetorical structures that are more complex than
topic structures. Our deeper investigation indicates that ChatGPT can give more
reasonable topic structures than human annotations but only linearly parses the
hierarchical rhetorical structures. In addition, we delve into the impact of
in-context learning (e.g., chain-of-thought) on ChatGPT and conduct the
ablation study on various prompt components, which can provide a research
foundation for future work. The code is available at
\url{https://github.com/yxfanSuda/GPTforDDA}.
- Abstract（参考訳）: chatgptのような大規模言語モデルは、多くの下流タスクにおいて顕著な能力を示しているが、対話の談話構造を理解する能力は、理解と推論の高レベルな能力を必要とするため、いまだに探求されていない。
本稿では,対話の基礎となるリニア・階層的談話構造の深い意味理解に着目し,トピックセグメンテーションと談話解析という2つの談話分析タスクにおいて,chatgptの性能を体系的に検証することを目的とする。
ChatGPTにこれらのタスクを完了するよう指示するために、最初はタスク記述、出力形式、構造化された入力からなるプロンプトテンプレートを作成します。
そして,4つの話題セグメンテーションデータセットと2つの談話パーシングデータセットの実験を行った。
実験の結果,ChatGPTは一般ドメイン会話における話題構造を識別する能力を示したが,特定のドメイン会話ではかなり困難であった。
また、ChatGPTはトピック構造よりも複雑な修辞構造をほとんど理解していないことがわかった。
我々のより深い調査は、ChatGPTは人間のアノテーションよりも合理的なトピック構造を提供するが、階層的なレトリック構造を線形に解析するだけであることを示している。
さらに、ChatGPTにおける文脈内学習(例えば、チェーン・オブ・シント)の影響を掘り下げ、様々なプロンプトコンポーネントに関するアブレーション研究を行い、将来の研究のための研究基盤を提供する。
コードは \url{https://github.com/yxfansuda/gptfordda} で入手できる。
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