Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tracking public attitudes toward ChatGPT on Twitter using sentiment analysis and topic modeling

論文の概要: Tracking public attitudes toward ChatGPT on Twitter using sentiment analysis and topic modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12951v1
Date: Thu, 22 Jun 2023 15:10:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-23 14:05:36.120043
Title: Tracking public attitudes toward ChatGPT on Twitter using sentiment analysis and topic modeling
Title（参考訳）: 感情分析とトピックモデリングを用いたTwitter上でのChatGPTに対する大衆の態度追跡
Authors: Ratanond Koonchanok, Yanling Pan, Hyeju Jang
Abstract要約: 我々は、感情分析とトピックモデリング手法をTwitterデータに適用することにより、ChatGPTに対する公衆の態度を分析する。以上の結果から,総合的な感情は肯定的ではないことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5791732557395555
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: ChatGPT sets a new record with the fastest-growing user base, as a chatbot powered by a large language model (LLM). While it demonstrates state-of-the-art capabilities in a variety of language-generating tasks, it also raises widespread public concerns regarding its societal impact. In this paper, we utilize natural language processing approaches to investigate the public attitudes towards ChatGPT by applying sentiment analysis and topic modeling techniques to Twitter data. Our result shows that the overall sentiment is largely neutral to positive, which also holds true across different occupation groups. Among a wide range of topics mentioned in tweets, the most popular topics are Artificial Intelligence, Search Engines, Education, Writing, and Question Answering.
Abstract（参考訳）: ChatGPTは,成長速度の速いユーザベースを,大規模言語モデル(LLM)を使用したチャットボットとして新記録を樹立した。様々な言語生成タスクにおいて最先端の能力を示す一方で、社会的影響に関する大衆の関心も高めている。本稿では,感情分析とトピックモデリング手法をTwitterデータに適用することにより,ChatGPTに対する公衆の態度を調べるために自然言語処理アプローチを利用する。その結果、全体の感情はポジティブにほぼ中立であり、異なる職業集団にまたがって当てはまることがわかった。ツイートで言及されている幅広いトピックのうち、最も人気のあるトピックは人工知能、検索エンジン、教育、執筆、質問応答である。

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