論文の概要: Large Language Models for Propaganda Span Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09812v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:37:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:29:03.422889
• Title: Large Language Models for Propaganda Span Annotation
• Title（参考訳）: プロパガンダスパンアノテーションのための大規模言語モデル
• Authors: Maram Hasanain, Fatema Ahmed, Firoj Alam
• Abstract要約: GPT-4のような大規模言語モデルを用いてアノテータのタスクを実行できるかを検討する。 実験では、複数のアノテーションによるアノテーションからなる社内開発データセットを使用した。 提案手法は,人間のアノテーションよりもアノテーションの合意や性能が向上し,モデルにより多くの情報を提供することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.64165958410489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The use of propagandistic techniques in online communication has increased in recent years, aiming to manipulate online audiences. Efforts to automatically detect and debunk such content have been made, addressing various modeling scenarios. These include determining whether the content (text, image, or multimodal) (i) is propagandistic, (ii) employs one or more techniques, and (iii) includes techniques with identifiable spans. Significant research efforts have been devoted to the first two scenarios compared to the latter. Therefore, in this study, we focus on the task of detecting propagandistic textual spans. We investigate whether large language models such as GPT-4 can be utilized to perform the task of an annotator. For the experiments, we used an in-house developed dataset consisting of annotations from multiple annotators. Our results suggest that providing more information to the model as prompts improves the annotation agreement and performance compared to human annotations. We plan to make the annotated labels from multiple annotators, including GPT-4, available for the community.
• Abstract（参考訳）: 近年,オンライン・コミュニケーションにおけるプロパガンダ的手法の利用が増加し,オンライン・オーディエンスの操作が目指されている。 様々なモデリングシナリオに対処するため、これらのコンテンツを自動で検出・削除する努力がなされている。 内容(テキスト、画像、またはマルチモーダル)を決定することを含む。 (i)プロパガンダである。 (二)一つ以上の技法を駆使し、 (iii) スパンを識別できる技術を含む。 最初の2つのシナリオは、後者と比較して重要な研究努力が注がれている。 そこで本研究では,プロパガンダ的テキストスパンの検出に焦点をあてる。 GPT-4のような大規模言語モデルを用いてアノテータのタスクを実行できるかを検討する。 実験では、複数のアノテーションによるアノテーションからなる社内開発データセットを使用した。 提案手法は,人間のアノテーションよりもアノテーションの合意や性能が向上し,モデルにより多くの情報を提供することを示唆している。 gpt-4を含む複数のアノテータからの注釈付きラベルをコミュニティに提供する予定です。

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