論文の概要: Clickbait Detection via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09597v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 02:49:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 15:19:49.812640
• Title: Clickbait Detection via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるクリックベイト検出
• Authors: Yi Zhu, Han Wang, Ye Wang, Yun Li, Yunhao Yuan, Jipeng Qiang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は強力な道具として登場し、NLP下流タスクにおいて大きな成功を収めている。 本稿では,英語と中国語のベンチマークデータセットを用いて,数ショットのシナリオにおけるLLMの性能を解析する。 実験結果から, LLM は最先端の深部・微調整 PLM 法に比べ, 最高の結果が得られないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.975920847750018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clickbait, which aims to induce users with some surprising and even thrilling headlines for increasing click-through rates, permeates almost all online content publishers, such as news portals and social media. Recently, Large Language Models (LLMs) have emerged as a powerful instrument and achieved tremendous success in a serious of NLP downstream tasks. However, it is not yet known whether LLMs can be served as a high-quality clickbait detection system. In this paper, we analyze the performance of LLMs in the few-shot scenarios on a number of English and Chinese benchmark datasets. Experimental results show that LLMs cannot achieve the best results compared to the state-of-the-art deep and fine-tuning PLMs methods. Different from the human intuition, the experiments demonstrated that LLMs cannot make satisfied clickbait detection just by the headlines.
• Abstract（参考訳）: clickbaitは、ニュースポータルやソーシャルメディアなど、ほぼすべてのオンラインコンテンツパブリッシャーに浸透している。 近年,Large Language Models (LLMs) が強力な道具として登場し,NLP下流タスクにおいて大きな成功を収めている。 しかし,LLMが高品質なクリックベイト検出システムとして機能するかどうかは不明である。 本稿では,英語と中国語のベンチマークデータセットを用いて,数ショットシナリオにおけるLLMの性能を解析する。 実験結果から, LLM は最先端の深部・微調整 PLM 法に比べ, 最高の結果が得られないことがわかった。 人間の直観と異なり、実験では、llmは見出しだけではクリックベイトの検出を満足できないことを示した。

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