論文の概要: Leveraging Large Language Models for Topic Classification in the Domain
of Public Affairs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02864v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 13:35:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 15:03:45.397348
- Title: Leveraging Large Language Models for Topic Classification in the Domain
of Public Affairs
- Title（参考訳）: 公務分野における話題分類のための大規模言語モデル活用
- Authors: Alejandro Pe\~na, Aythami Morales, Julian Fierrez, Ignacio Serna,
Javier Ortega-Garcia, I\~nigo Puente, Jorge Cordova, Gonzalo Cordova
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は公務員文書の分析を大幅に強化する可能性を秘めている。
LLMは、公共の分野など、ドメイン固有のドキュメントを処理するのに非常に役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.9077733300329
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The analysis of public affairs documents is crucial for citizens as it
promotes transparency, accountability, and informed decision-making. It allows
citizens to understand government policies, participate in public discourse,
and hold representatives accountable. This is crucial, and sometimes a matter
of life or death, for companies whose operation depend on certain regulations.
Large Language Models (LLMs) have the potential to greatly enhance the analysis
of public affairs documents by effectively processing and understanding the
complex language used in such documents. In this work, we analyze the
performance of LLMs in classifying public affairs documents. As a natural
multi-label task, the classification of these documents presents important
challenges. In this work, we use a regex-powered tool to collect a database of
public affairs documents with more than 33K samples and 22.5M tokens. Our
experiments assess the performance of 4 different Spanish LLMs to classify up
to 30 different topics in the data in different configurations. The results
shows that LLMs can be of great use to process domain-specific documents, such
as those in the domain of public affairs.
- Abstract（参考訳）: 行政文書の分析は、透明性、説明責任、情報的意思決定を促進するため、市民にとって不可欠である。
市民は政府の政策を理解し、公的な議論に参加し、代表者が責任を負うことができる。
特定の規制に依存している企業にとって、これは重要なことであり、時には命または死の問題である。
大規模言語モデル(LLM)は、そのような文書で使用される複雑な言語を効果的に処理し理解することで、公務文書の分析を大幅に強化する可能性がある。
本研究では,公務文書の分類におけるLCMの性能分析を行う。
自然なマルチラベルタスクとして、これらの文書の分類は重要な課題である。
本研究では,33K以上のサンプルと22.5Mトークンを持つ公開事務文書のデータベース収集に,Regexを利用したツールを使用する。
実験では,スペインにおける4つの異なるllmの性能を評価し,最大30のトピックを異なる構成で分類した。
その結果, LLM は公務分野の文書など, ドメイン固有の文書の処理に有効であることが示唆された。
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