論文の概要: From Big to Small Without Losing It All: Text Augmentation with ChatGPT for Efficient Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04720v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 21:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:43:11.608516
• Title: From Big to Small Without Losing It All: Text Augmentation with ChatGPT for Efficient Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 全てを失うことなく大きなものから小さなものへ:効率的な感性分析のためのChatGPTによるテキスト強化
• Authors: Stanis{\l}aw Wo\'zniak, Jan Koco\'n
• Abstract要約: 我々はChatGPTの生成機能を活用して、より小さなモデルの性能を大幅に向上させる合成トレーニングデータを作成する。 この革新により、モデルは効率的かつ効果的であり、品質を損なうことなく計算コスト、推論時間、メモリ使用量を削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.498186943582624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the era of artificial intelligence, data is gold but costly to annotate. The paper demonstrates a groundbreaking solution to this dilemma using ChatGPT for text augmentation in sentiment analysis. We leverage ChatGPT's generative capabilities to create synthetic training data that significantly improves the performance of smaller models, making them competitive with, or even outperforming, their larger counterparts. This innovation enables models to be both efficient and effective, thereby reducing computational cost, inference time, and memory usage without compromising on quality. Our work marks a key advancement in the cost-effective development and deployment of robust sentiment analysis models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の時代、データは金だがアノテートには費用がかかる。 本稿では、感情分析におけるテキスト増強にChatGPTを用いて、このジレンマに対する画期的な解決策を示す。 私たちは、chatgptのジェネレーティブな能力を活用して、より小さなモデルのパフォーマンスを著しく向上させ、より大きなモデルと競合し、あるいはパフォーマンスを上回らせるような、総合的なトレーニングデータを作成しました。 この革新により、モデルは効率的かつ効果的であり、品質を損なうことなく計算コスト、推論時間、メモリ使用量を削減できる。 私たちの研究は、ロバストな感情分析モデルのコスト効率の高い開発と展開における重要な進歩を示しています。

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