論文の概要: Sentiment Analysis through LLM Negotiations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01876v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 12:35:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-06 14:07:11.237636
• Title: Sentiment Analysis through LLM Negotiations
• Title（参考訳）: LLM交渉による感性分析
• Authors: Xiaofei Sun, Xiaoya Li, Shengyu Zhang, Shuhe Wang, Fei Wu, Jiwei Li, Tianwei Zhang, Guoyin Wang
• Abstract要約: 感情分析の標準的なパラダイムは、単一のLCMに依存して、その決定を1ラウンドで行うことである。 本稿では,感情分析のためのマルチLLMネゴシエーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.67939611291001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A standard paradigm for sentiment analysis is to rely on a singular LLM and makes the decision in a single round under the framework of in-context learning. This framework suffers the key disadvantage that the single-turn output generated by a single LLM might not deliver the perfect decision, just as humans sometimes need multiple attempts to get things right. This is especially true for the task of sentiment analysis where deep reasoning is required to address the complex linguistic phenomenon (e.g., clause composition, irony, etc) in the input. To address this issue, this paper introduces a multi-LLM negotiation framework for sentiment analysis. The framework consists of a reasoning-infused generator to provide decision along with rationale, a explanation-deriving discriminator to evaluate the credibility of the generator. The generator and the discriminator iterate until a consensus is reached. The proposed framework naturally addressed the aforementioned challenge, as we are able to take the complementary abilities of two LLMs, have them use rationale to persuade each other for correction. Experiments on a wide range of sentiment analysis benchmarks (SST-2, Movie Review, Twitter, yelp, amazon, IMDB) demonstrate the effectiveness of proposed approach: it consistently yields better performances than the ICL baseline across all benchmarks, and even superior performances to supervised baselines on the Twitter and movie review datasets.
• Abstract（参考訳）: 感情分析の標準的なパラダイムは、単一のLLMに依存し、コンテキスト内学習の枠組みの下で1ラウンドで決定することである。 このフレームワークは、1つのLCMによって生成された1ターンの出力が完璧な決定を下さないという重要な欠点を被る。 これは、入力の複雑な言語的現象(例えば、節構成、皮肉など)に対処するために深い推論を必要とする感情分析のタスクに特に当てはまる。 本稿では,感情分析のためのマルチLLM交渉フレームワークを提案する。 このフレームワークは、意思決定を提供する推論操作型ジェネレータと、ジェネレータの信頼性を評価するための説明導出識別器で構成される。 発電機と識別器は合意に達するまで反復する。 提案手法は, 上記の課題に自然に対処し, 2つのLCMの相補的能力を利用して, 相互に合理性を利用して補正を行う。 幅広い感情分析ベンチマーク(SST-2、Movie Review、Twitter、yelp、amazon、IMDB)の実験では、提案されたアプローチの有効性が示されている。

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