Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can Large Language Models Serve as Data Analysts? A Multi-Agent Assisted Approach for Qualitative Data Analysis

論文の概要: Can Large Language Models Serve as Data Analysts? A Multi-Agent Assisted Approach for Qualitative Data Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01386v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 13:10:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-05 15:13:22.657637
Title: Can Large Language Models Serve as Data Analysts? A Multi-Agent Assisted Approach for Qualitative Data Analysis
Title（参考訳）: 大規模言語モデルはデータ分析に役立つか? 質的データ分析のためのマルチエージェント支援手法
Authors: Zeeshan Rasheed, Muhammad Waseem, Aakash Ahmad, Kai-Kristian Kemell, Wang Xiaofeng, Anh Nguyen Duc, Pekka Abrahamsson
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)における協調的な人間とロボットの相互作用を可能にした定性的な研究において,新たな拡張性と精度の次元を導入し,SEにおけるデータ解釈手法を変革する可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.592797748561459
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have enabled collaborative human-bot interactions in Software Engineering (SE), similar to many other professions. However, the potential benefits and implications of incorporating LLMs into qualitative data analysis in SE have not been completely explored. For instance, conducting qualitative data analysis manually can be a time-consuming, effort-intensive, and error-prone task for researchers. LLM-based solutions, such as generative AI models trained on massive datasets, can be utilized to automate tasks in software development as well as in qualitative data analysis. To this end, we utilized LLMs to automate and expedite the qualitative data analysis processes. We employed a multi-agent model, where each agent was tasked with executing distinct, individual research related activities. Our proposed model interpreted large quantities of textual documents and interview transcripts to perform several common tasks used in qualitative analysis. The results show that this technical assistant speeds up significantly the data analysis process, enabling researchers to manage larger datasets much more effectively. Furthermore, this approach introduces a new dimension of scalability and accuracy in qualitative research, potentially transforming data interpretation methodologies in SE.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ソフトウェア工学(SE)における協調的な人間とロボットの相互作用を可能にしている。しかし、SEにおける定性データ解析にLSMを組み込むことの潜在的な利点と意義は、完全には解明されていない。例えば、定性的データ分析を手動で行うことは、研究者にとって時間を要する、努力を要する、エラーを起こしやすいタスクである。大規模なデータセットでトレーニングされた生成AIモデルのようなLLMベースのソリューションは、ソフトウェア開発や定性的データ分析のタスクを自動化するために利用することができる。そこで我々はLLMを用いて定性的データ分析プロセスの自動化と高速化を行った。エージェント毎に個別の研究活動を実行するマルチエージェントモデルを用いた。提案モデルは,大量のテキスト文書とインタビュー記録を解釈し,定性解析に共通するタスクを複数実施した。結果は、このテクニカルアシスタントがデータ分析プロセスを大幅に高速化し、研究者がより大きなデータセットをより効果的に管理できることを示している。さらに,定性的研究におけるスケーラビリティと精度の新たな次元を導入し,SEにおけるデータ解釈手法を変革する可能性がある。

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