論文の概要: Can ChatGPT's Responses Boost Traditional Natural Language Processing?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04648v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 15:42:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:31:36.692102
• Title: Can ChatGPT's Responses Boost Traditional Natural Language Processing?
• Title（参考訳）: ChatGPTの反応は従来の自然言語処理を促進するか?
• Authors: Mostafa M. Amin, Erik Cambria, Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: ChatGPTは、問題解決のために特に訓練されることなく、新しい能力の可能性を示してきた。 以前の研究は、感情的なコンピューティングタスクでこれらの出現する能力を実証した。 私たちは、ChatGPTが既存の特殊化モデルを融合させる新しい知識を持っているかどうかを調べてこれを拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.456183060562317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The employment of foundation models is steadily expanding, especially with the launch of ChatGPT and the release of other foundation models. These models have shown the potential of emerging capabilities to solve problems, without being particularly trained to solve. A previous work demonstrated these emerging capabilities in affective computing tasks; the performance quality was similar to traditional Natural Language Processing (NLP) techniques, but falling short of specialised trained models, like fine-tuning of the RoBERTa language model. In this work, we extend this by exploring if ChatGPT has novel knowledge that would enhance existing specialised models when they are fused together. We achieve this by investigating the utility of verbose responses from ChatGPT about solving a downstream task, in addition to studying the utility of fusing that with existing NLP methods. The study is conducted on three affective computing problems, namely sentiment analysis, suicide tendency detection, and big-five personality assessment. The results conclude that ChatGPT has indeed novel knowledge that can improve existing NLP techniques by way of fusion, be it early or late fusion.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルの雇用は、特にChatGPTの発売と他の基礎モデルの発売により、着実に拡大している。 これらのモデルは、問題解決のために特に訓練されることなく、新しい能力の可能性を示してきた。 パフォーマンスの質は従来の自然言語処理(NLP)技術と似ているが、RoBERTa言語モデルの微調整のような特別に訓練されたモデルには欠けていた。 本研究は,ChatGPTが既存の特殊化モデルを融合させる新しい知識を持つかどうかを探索することによってこれを拡張する。 提案手法は,既存のnlp手法を活用し,ダウンストリームタスクを解決するためのchatgptからの冗長応答の有用性を検討することで実現される。 本研究は,感情分析,自殺傾向検出,ビッグファイブパーソナリティ評価という3つの情動計算問題について行った。 以上の結果から,ChatGPTは核融合によって既存のNLP技術を改善することができる新たな知識を持っていることが示唆された。

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