論文の概要: SentimentGPT: Exploiting GPT for Advanced Sentiment Analysis and its Departure from Current Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10234v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 05:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 16:49:49.137979
• Title: SentimentGPT: Exploiting GPT for Advanced Sentiment Analysis and its Departure from Current Machine Learning
• Title（参考訳）: SentimentGPT:高度な感性分析のためのGPTの爆発と現在の機械学習からの逸脱
• Authors: Kiana Kheiri and Hamid Karimi
• Abstract要約: 本研究は,感情分析における各種生成事前変換器(GPT)手法の徹底的な検討である。 1) 先進型GPT-3.5ターボを用いた迅速なエンジニアリング,2) 微調整型GPTモデル,3) 組込み分類への革新的アプローチの3つの戦略が採用されている。 その結果,GPT手法の予測性能において,F1スコアの22%以上において,最先端技術と比較して有意な優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.177947445379688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a thorough examination of various Generative Pretrained Transformer (GPT) methodologies in sentiment analysis, specifically in the context of Task 4 on the SemEval 2017 dataset. Three primary strategies are employed: 1) prompt engineering using the advanced GPT-3.5 Turbo, 2) fine-tuning GPT models, and 3) an inventive approach to embedding classification. The research yields detailed comparative insights among these strategies and individual GPT models, revealing their unique strengths and potential limitations. Additionally, the study compares these GPT-based methodologies with other contemporary, high-performing models previously used with the same dataset. The results illustrate the significant superiority of the GPT approaches in terms of predictive performance, more than 22% in F1-score compared to the state-of-the-art. Further, the paper addresses common challenges in sentiment analysis tasks, such as understanding context and detecting sarcasm. It underscores the enhanced capabilities of the GPT models to effectively navigate these complexities. Collectively, these findings highlight the promising potential of GPT models in sentiment analysis, setting the stage for future research in this field. The code can be found at https://github.com/DSAatUSU/SentimentGPT.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,感情分析におけるGPT(Generative Pretrained Transformer)の方法論について,特にSemEval 2017データセットのタスク4の文脈で詳細に検討する。 主な戦略は3つある。 1)先進gpt-3.5ターボを用いたプロンプトエンジニアリング 2)微調整GPTモデル、及び 3)埋め込み分類への創発的アプローチ。 この研究は、これらの戦略と個々のgptモデル間の詳細な比較洞察をもたらし、その特異な強みと潜在的な限界を明らかにする。 さらに、この研究は、これらのGPTベースの方法論を、以前同じデータセットで使用されていた他の現代のハイパフォーマンスモデルと比較する。 その結果,GPT手法の予測性能において,F1スコアの22%以上において,最先端技術と比較して有意な優位性を示した。 さらに,感情分析における共通課題として,文脈理解やサーカズムの検出などについて述べる。 これらの複雑さを効果的にナビゲートするためのGPTモデルの強化機能を強調している。 これらの知見は、感情分析におけるGPTモデルの可能性を強調し、今後の研究の舞台となる。 コードはhttps://github.com/DSAatUSU/SentimentGPTで見ることができる。

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