論文の概要: Zero- and Few-Shot Prompting with LLMs: A Comparative Study with Fine-tuned Models for Bangla Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10783v2
• Date: Fri, 5 Apr 2024 01:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 20:49:52.199414
• Title: Zero- and Few-Shot Prompting with LLMs: A Comparative Study with Fine-tuned Models for Bangla Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: LLMを用いたゼロショットとFewショットのプロンプト:バングラ感度解析のための微調整モデルとの比較
• Authors: Md. Arid Hasan, Shudipta Das, Afiyat Anjum, Firoj Alam, Anika Anjum, Avijit Sarker, Sheak Rashed Haider Noori,
• Abstract要約: 本研究では,33,606件のニュースツイートとFacebookコメントを含む手動注釈付きデータセットを提案する。 また,Flan-T5,GPT-4,Bloomzなどの言語モデルを用いて,ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習についても検討した。 以上の結果から,モノリンガルトランスフォーマーに基づくモデルは,ゼロおよび少数ショットシナリオにおいても,他のモデルよりも一貫して優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.471458199049549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid expansion of the digital world has propelled sentiment analysis into a critical tool across diverse sectors such as marketing, politics, customer service, and healthcare. While there have been significant advancements in sentiment analysis for widely spoken languages, low-resource languages, such as Bangla, remain largely under-researched due to resource constraints. Furthermore, the recent unprecedented performance of Large Language Models (LLMs) in various applications highlights the need to evaluate them in the context of low-resource languages. In this study, we present a sizeable manually annotated dataset encompassing 33,606 Bangla news tweets and Facebook comments. We also investigate zero- and few-shot in-context learning with several language models, including Flan-T5, GPT-4, and Bloomz, offering a comparative analysis against fine-tuned models. Our findings suggest that monolingual transformer-based models consistently outperform other models, even in zero and few-shot scenarios. To foster continued exploration, we intend to make this dataset and our research tools publicly available to the broader research community.
• Abstract（参考訳）: デジタル世界の急速な拡大は、感情分析をマーケティング、政治、カスタマーサービス、ヘルスケアなど、さまざまな分野における重要なツールへと押し上げている。 広く話される言語に対する感情分析には大きな進歩があったが、Banglaのような低リソース言語は、リソースの制約のためにほとんど研究されていない。 さらに、様々なアプリケーションにおけるLLM(Large Language Models)の最近の前例のない性能は、低リソース言語の文脈でそれらを評価する必要性を強調している。 本研究では,33,606件のニュースツイートとFacebookコメントを含む手動注釈付きデータセットを提案する。 また,Flan-T5,GPT-4,Bloomzなど,複数の言語モデルを用いたゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習についても検討し,微調整モデルとの比較分析を行った。 以上の結果から,モノリンガルトランスフォーマーに基づくモデルは,ゼロおよび少数ショットシナリオにおいても,他のモデルよりも一貫して優れていたことが示唆された。 引き続き探究を促進するため、このデータセットと研究ツールを広く研究コミュニティに公開するつもりです。

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