論文の概要: Bias in Emotion Recognition with ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11753v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 09:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 21:46:14.222678
• Title: Bias in Emotion Recognition with ChatGPT
• Title（参考訳）: ChatGPTを用いた感情認識におけるバイアス
• Authors: Naoki Wake, Atsushi Kanehira, Kazuhiro Sasabuchi, Jun Takamatsu, Katsushi Ikeuchi
• Abstract要約: ChatGPTはテキストから感情を認識することができ、インタラクティブなチャットボット、データアノテーション、メンタルヘルス分析といった様々なアプリケーションの基礎となる。 これまでの研究では、感情分析におけるChatGPTの基本的な能力が示されていたが、よりニュアンスな感情認識におけるその性能はまだ検討されていない。 本稿では、データセットとラベルの選択の重要性と、ChatGPTの感情認識能力を高めるための微調整の可能性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.660929270060146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This technical report explores the ability of ChatGPT in recognizing emotions from text, which can be the basis of various applications like interactive chatbots, data annotation, and mental health analysis. While prior research has shown ChatGPT's basic ability in sentiment analysis, its performance in more nuanced emotion recognition is not yet explored. Here, we conducted experiments to evaluate its performance of emotion recognition across different datasets and emotion labels. Our findings indicate a reasonable level of reproducibility in its performance, with noticeable improvement through fine-tuning. However, the performance varies with different emotion labels and datasets, highlighting an inherent instability and possible bias. The choice of dataset and emotion labels significantly impacts ChatGPT's emotion recognition performance. This paper sheds light on the importance of dataset and label selection, and the potential of fine-tuning in enhancing ChatGPT's emotion recognition capabilities, providing a groundwork for better integration of emotion analysis in applications using ChatGPT.
• Abstract（参考訳）: このテクニカルレポートは、対話型チャットボット、データアノテーション、メンタルヘルス分析といったさまざまなアプリケーションの基礎となるテキストからの感情認識におけるchatgptの能力について検討している。 以前の研究では、感情分析におけるchatgptの基本能力が示されているが、よりニュアンス的な感情認識におけるその性能はまだ検討されていない。 本研究では,異なるデータセットと感情ラベルを用いた感情認識の性能評価実験を行った。 以上の結果から,再現性は良好であり,微調整による改善がみられた。 しかし、パフォーマンスは異なる感情ラベルとデータセットによって異なり、固有の不安定性とバイアスが強調される。 データセットと感情ラベルの選択は、ChatGPTの感情認識性能に大きな影響を及ぼす。 本稿では、データセットとラベルの選択の重要性と、ChatGPTの感情認識能力を高めるための微調整の可能性に注目し、ChatGPTを用いたアプリケーションにおける感情分析のより良い統合のための基盤を提供する。

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