論文の概要: How well ChatGPT understand Malaysian English? An Evaluation on Named Entity Recognition and Relation Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11583v2
- Date: Fri, 28 Jun 2024 15:01:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 22:04:23.464562
- Title: How well ChatGPT understand Malaysian English? An Evaluation on Named Entity Recognition and Relation Extraction
- Title（参考訳）: ChatGPTはマレーシア英語をどの程度理解しているか? 名前付きエンティティ認識と関係抽出の評価
- Authors: Mohan Raj Chanthran, Lay-Ki Soon, Huey Fang Ong, Bhawani Selvaretnam,
- Abstract要約: マレーシア英語ニュースデータセットからエンティティと関係を抽出するChatGPTの機能を評価する。
ChatGPTはマレーシアの英語ニュース記事からエンティティを抽出するのにはあまり効果がなく、F1スコアは0.497である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8241632171540025
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, ChatGPT has attracted a lot of interest from both researchers and the general public. While the performance of ChatGPT in named entity recognition and relation extraction from Standard English texts is satisfactory, it remains to be seen if it can perform similarly for Malaysian English. Malaysian English is unique as it exhibits morphosyntactic and semantical adaptation from local contexts. In this study, we assess ChatGPT's capability in extracting entities and relations from the Malaysian English News (MEN) dataset. We propose a three-step methodology referred to as \textbf{\textit{educate-predict-evaluate}}. The performance of ChatGPT is assessed using F1-Score across 18 unique prompt settings, which were carefully engineered for a comprehensive review. From our evaluation, we found that ChatGPT does not perform well in extracting entities from Malaysian English news articles, with the highest F1-Score of 0.497. Further analysis shows that the morphosyntactic adaptation in Malaysian English caused the limitation. However, interestingly, this morphosyntactic adaptation does not impact the performance of ChatGPT for relation extraction.
- Abstract（参考訳）: 最近、ChatGPTは研究者と一般大衆の両方から多くの関心を集めている。
標準英語テキストから名前付きエンティティ認識と関係抽出におけるChatGPTの性能は良好であるが、マレーシア英語でも同様に機能するかどうかは不明だ。
マレーシア英語は、現地の文脈から形態的・意味的な適応を示すため、独特である。
本研究では,マレーシア英語ニュース(MEN)データセットから実体と関係を抽出するChatGPTの機能を評価する。
本稿では,「textbf{\textit{educate-predict-evaluate}}」と呼ばれる3段階の方法論を提案する。
ChatGPTの性能は18種類のプロンプト設定にまたがってF1-Scoreを用いて評価される。
評価の結果,ChatGPTはマレーシア英語ニュース記事からのエンティティ抽出にはあまり効果がなく,F1スコアは0.497であることがわかった。
さらに分析したところ、マレーシア英語のモルフォシンタクティック適応は制限を引き起こした。
興味深いことに、この形態素的適応は関係抽出のためのChatGPTの性能に影響を与えない。
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