論文の概要: Leveraging Explainable AI to Analyze Researchers' Aspect-Based Sentiment about ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11001v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 07:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-27 04:56:44.692423
• Title: Leveraging Explainable AI to Analyze Researchers' Aspect-Based Sentiment about ChatGPT
• Title（参考訳）: chatgptに関する研究者の側面に基づく感情分析に説明可能なaiを活用する
• Authors: Shilpa Lakhanpal, Ajay Gupta, Rajeev Agrawal
• Abstract要約: 本稿では、Explainable AIを用いて研究データの分析を容易にする手法を提案する。 提案手法は,新しいデータセットに対するアスペクトベース感性分析の手法を拡張するための貴重な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3340659845424536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The groundbreaking invention of ChatGPT has triggered enormous discussion among users across all fields and domains. Among celebration around its various advantages, questions have been raised with regards to its correctness and ethics of its use. Efforts are already underway towards capturing user sentiments around it. But it begs the question as to how the research community is analyzing ChatGPT with regards to various aspects of its usage. It is this sentiment of the researchers that we analyze in our work. Since Aspect-Based Sentiment Analysis has usually only been applied on a few datasets, it gives limited success and that too only on short text data. We propose a methodology that uses Explainable AI to facilitate such analysis on research data. Our technique presents valuable insights into extending the state of the art of Aspect-Based Sentiment Analysis on newer datasets, where such analysis is not hampered by the length of the text data.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTの画期的な発明は、あらゆる分野やドメインのユーザーの間で大きな議論を引き起こしている。 様々な利点にまつわる祝賀の中で、その使用の正しさや倫理に関して疑問が提起されている。 ユーザーの感情を捉えようとする取り組みは、すでに進行中だ。 しかし、研究コミュニティがChatGPTをどのように分析しているのか、その利用のさまざまな側面について疑問を投げかけている。 私たちの研究で分析するのは、研究者のこの感情です。 アスペクトベースの感情分析は通常、少数のデータセットにのみ適用されるため、成功は限定され、短いテキストデータにも適用される。 本稿では、Explainable AIを用いて研究データの分析を容易にする手法を提案する。 提案手法は,新たなデータセットにおけるアスペクトベース感情分析技術の拡張に有用であり,テキストデータの長さによって分析が阻害されない。

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