論文の概要: Is GPT Powerful Enough to Analyze the Emotions of Memes?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00223v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 01:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 15:23:22.252201
• Title: Is GPT Powerful Enough to Analyze the Emotions of Memes?
• Title（参考訳）: GPTパワーフルはミームの感情分析に十分か?
• Authors: Jingjing Wang, Joshua Luo, Grace Yang, Allen Hong, Feng Luo
• Abstract要約: GPT-3.5はLarge Language Models(LLM)の主要な例である。 本研究は,GPTの主観的課題における習熟度を調査し,その強みと潜在的な限界を明らかにする。 GPTの顕著な進歩にもかかわらず,本研究は主観的タスクを扱う上でこれらのモデルが直面する課題を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.109138505741762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), representing a significant achievement in artificial intelligence (AI) research, have demonstrated their ability in a multitude of tasks. This project aims to explore the capabilities of GPT-3.5, a leading example of LLMs, in processing the sentiment analysis of Internet memes. Memes, which include both verbal and visual aspects, act as a powerful yet complex tool for expressing ideas and sentiments, demanding an understanding of societal norms and cultural contexts. Notably, the detection and moderation of hateful memes pose a significant challenge due to their implicit offensive nature. This project investigates GPT's proficiency in such subjective tasks, revealing its strengths and potential limitations. The tasks include the classification of meme sentiment, determination of humor type, and detection of implicit hate in memes. The performance evaluation, using datasets from SemEval-2020 Task 8 and Facebook hateful memes, offers a comparative understanding of GPT responses against human annotations. Despite GPT's remarkable progress, our findings underscore the challenges faced by these models in handling subjective tasks, which are rooted in their inherent limitations including contextual understanding, interpretation of implicit meanings, and data biases. This research contributes to the broader discourse on the applicability of AI in handling complex, context-dependent tasks, and offers valuable insights for future advancements.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)研究における重要な成果を示す大規模言語モデル(llm)は、多くのタスクにおいてその能力を示している。 本研究の目的は,インターネットミームの感情分析処理におけるLPMの代表的な例である GPT-3.5 の機能を検討することである。 言語的側面と視覚的側面の両方を含むミームは、思想や感情を表現する強力な複雑なツールとして働き、社会的規範や文化的な文脈を理解することを要求する。 特に、憎しみに満ちたミームの検出とモデレーションは、その暗黙の攻撃的な性質のために重大な課題となる。 本研究は,GPTの主観的課題における習熟度を調査し,その強みと潜在的な限界を明らかにする。 タスクには、ミーム感情の分類、ユーモアのタイプの決定、ミームにおける暗黙の憎悪の検出が含まれる。 SemEval-2020 Task 8とFacebookのヘイトフルミームのデータセットを使用したパフォーマンス評価は、人間のアノテーションに対するGPT応答の比較理解を提供する。 gptの顕著な進歩にもかかわらず、これらのモデルが主観的タスクを扱う際に直面する課題は、文脈理解、暗黙的意味の解釈、データバイアスといった固有の制約に根ざしている。 この研究は、複雑でコンテキストに依存したタスクを扱うAIの適用性に関する幅広い議論に貢献し、将来の進歩に貴重な洞察を提供する。

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