論文の概要: Is ChatGPT the Future of Causal Text Mining? A Comprehensive Evaluation
and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14484v2
- Date: Fri, 23 Feb 2024 11:50:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 11:46:23.201864
- Title: Is ChatGPT the Future of Causal Text Mining? A Comprehensive Evaluation
and Analysis
- Title（参考訳）: ChatGPTは因果テキストマイニングの未来か?
総合的な評価と分析
- Authors: Takehiro Takayanagi and Masahiro Suzuki and Ryotaro Kobayashi and
Hiroki Sakaji and Kiyoshi Izumi
- Abstract要約: 本研究はChatGPTの因果テキストマイニング機能に関する総合的な評価を行う。
一般的な英語データセットを超えて拡張するベンチマークを導入する。
また、ChatGPTと従来のアプローチとの公正な比較を保証するための評価フレームワークも提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.031131164056347
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causality is fundamental in human cognition and has drawn attention in
diverse research fields. With growing volumes of textual data, discerning
causalities within text data is crucial, and causal text mining plays a pivotal
role in extracting meaningful patterns. This study conducts comprehensive
evaluations of ChatGPT's causal text mining capabilities. Firstly, we introduce
a benchmark that extends beyond general English datasets, including
domain-specific and non-English datasets. We also provide an evaluation
framework to ensure fair comparisons between ChatGPT and previous approaches.
Finally, our analysis outlines the limitations and future challenges in
employing ChatGPT for causal text mining. Specifically, our analysis reveals
that ChatGPT serves as a good starting point for various datasets. However,
when equipped with a sufficient amount of training data, previous models still
surpass ChatGPT's performance. Additionally, ChatGPT suffers from the tendency
to falsely recognize non-causal sequences as causal sequences. These issues
become even more pronounced with advanced versions of the model, such as GPT-4.
In addition, we highlight the constraints of ChatGPT in handling complex
causality types, including both intra/inter-sentential and implicit causality.
The model also faces challenges with effectively leveraging in-context learning
and domain adaptation. We release our code to support further research and
development in this field.
- Abstract（参考訳）: 因果性は人間の認知の基本であり、様々な研究分野で注目を集めている。
テキストデータの量の増加に伴い,テキストデータの因果関係の識別が重要となり,因果関係の抽出に重要な役割を担っている。
本研究はChatGPTの因果テキストマイニング機能に関する総合的な評価を行う。
まず、ドメイン固有および非英語データセットを含む一般的な英語データセットを超えて拡張されるベンチマークを紹介する。
また、ChatGPTと従来のアプローチとの公正な比較を保証するための評価フレームワークも提供する。
最後に,ChatGPTを用いた因果テキストマイニングにおける限界と今後の課題について概説する。
具体的には,ChatGPTが各種データセットの出発点として有効であることを示す。
しかし、十分な量のトレーニングデータを備えている場合、以前のモデルは依然としてChatGPTの性能を上回っている。
さらに、ChatGPTは非因果配列を因果配列と誤認識する傾向がある。
これらの問題は、GPT-4のような高度なモデルでさらに顕著になる。
さらに,ChatGPTの複雑な因果関係の扱いにおける制約を強調し,その内容は内因果関係と暗黙的因果関係の両方を含む。
このモデルは、コンテキスト内学習とドメイン適応を効果的に活用するという課題にも直面する。
この分野でのさらなる研究と開発を支援するために、コードをリリースします。
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