論文の概要: Leveraging ChatGPT As Text Annotation Tool For Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17177v1
- Date: Sun, 18 Jun 2023 12:20:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-09 14:20:34.782548
- Title: Leveraging ChatGPT As Text Annotation Tool For Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: 感性分析のためのテキストアノテーションツールとしてのChatGPTの活用
- Authors: Mohammad Belal, James She, Simon Wong
- Abstract要約: ChatGPTはOpenAIの新製品で、最も人気のあるAI製品として登場した。
本研究では、さまざまな感情分析タスクのためのデータラベリングツールとしてのChatGPTについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.596002578395151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sentiment analysis is a well-known natural language processing task that
involves identifying the emotional tone or polarity of a given piece of text.
With the growth of social media and other online platforms, sentiment analysis
has become increasingly crucial for businesses and organizations seeking to
monitor and comprehend customer feedback as well as opinions. Supervised
learning algorithms have been popularly employed for this task, but they
require human-annotated text to create the classifier. To overcome this
challenge, lexicon-based tools have been used. A drawback of lexicon-based
algorithms is their reliance on pre-defined sentiment lexicons, which may not
capture the full range of sentiments in natural language. ChatGPT is a new
product of OpenAI and has emerged as the most popular AI product. It can answer
questions on various topics and tasks. This study explores the use of ChatGPT
as a tool for data labeling for different sentiment analysis tasks. It is
evaluated on two distinct sentiment analysis datasets with varying purposes.
The results demonstrate that ChatGPT outperforms other lexicon-based
unsupervised methods with significant improvements in overall accuracy.
Specifically, compared to the best-performing lexical-based algorithms, ChatGPT
achieves a remarkable increase in accuracy of 20% for the tweets dataset and
approximately 25% for the Amazon reviews dataset. These findings highlight the
exceptional performance of ChatGPT in sentiment analysis tasks, surpassing
existing lexicon-based approaches by a significant margin. The evidence
suggests it can be used for annotation on different sentiment analysis events
and taskss.
- Abstract（参考訳）: 感性分析は、あるテキストの感情的なトーンや極性を特定することを含む、よく知られた自然言語処理タスクである。
ソーシャルメディアやその他のオンラインプラットフォームの成長に伴い、顧客からのフィードバックや意見の監視と理解を求める企業や組織にとって、感情分析はますます重要になっている。
教師付き学習アルゴリズムはこのタスクに広く採用されているが、分類器を作成するには人間の注釈付きテキストが必要である。
この課題を克服するために、レキシコンベースのツールが使用されている。
辞書ベースのアルゴリズムの欠点は、事前に定義された感情レキシコンに依存していることだ。
ChatGPTはOpenAIの新製品で、最も人気のあるAI製品として登場した。
さまざまなトピックやタスクに関する質問に答えることができる。
本研究では、さまざまな感情分析タスクのためのデータラベリングツールとしてのChatGPTについて検討する。
異なる目的の2つの感情分析データセットで評価する。
以上の結果から,ChatGPTは他のレキシコンをベースとした非教師なし手法よりも高い性能を示し,全体的な精度が向上した。
特に、最もパフォーマンスの良い語彙ベースのアルゴリズムと比較して、ChatGPTはツイートデータセットの精度が20%、Amazonレビューデータセットの約25%向上している。
これらの結果は、感情分析タスクにおけるChatGPTの異常な性能を強調し、既存のレキシコンベースのアプローチをかなり上回った。
この証拠は、異なる感情分析イベントやタスクのアノテーションとして使用できることを示唆している。
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