論文の概要: If in a Crowdsourced Data Annotation Pipeline, a GPT-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16795v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 18:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 17:33:26.673183
• Title: If in a Crowdsourced Data Annotation Pipeline, a GPT-4
• Title（参考訳）: クラウドソースのデータアノテーションパイプラインにおいて、gpt-4
• Authors: Zeyu He, Chieh-Yang Huang, Chien-Kuang Cornelia Ding, Shaurya Rohatgi, Ting-Hao 'Kenneth' Huang
• Abstract要約: 本稿では,GPT-4と倫理的かつ優れたMTurkパイプラインを比較した。 ベストプラクティスにもかかわらず、MTurkパイプラインの最高精度は81.5%であり、GPT-4は83.6%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.838190416388482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies indicated GPT-4 outperforms online crowd workers in data labeling accuracy, notably workers from Amazon Mechanical Turk (MTurk). However, these studies were criticized for deviating from standard crowdsourcing practices and emphasizing individual workers' performances over the whole data-annotation process. This paper compared GPT-4 and an ethical and well-executed MTurk pipeline, with 415 workers labeling 3,177 sentence segments from 200 scholarly articles using the CODA-19 scheme. Two worker interfaces yielded 127,080 labels, which were then used to infer the final labels through eight label-aggregation algorithms. Our evaluation showed that despite best practices, MTurk pipeline's highest accuracy was 81.5%, whereas GPT-4 achieved 83.6%. Interestingly, when combining GPT-4's labels with crowd labels collected via an advanced worker interface for aggregation, 2 out of the 8 algorithms achieved an even higher accuracy (87.5%, 87.0%). Further analysis suggested that, when the crowd's and GPT-4's labeling strengths are complementary, aggregating them could increase labeling accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、GPT-4は、特にAmazon Mechanical Turk(MTurk)の労働者において、データのラベル付け精度において、オンラインの群衆労働者よりも優れていた。 しかし、これらの研究は、標準的なクラウドソーシングの実践から逸脱し、データ注釈プロセス全体に対する個々の労働者のパフォーマンスを強調したとして批判された。 本稿は,CODA-19の手法を用いて,200の学術論文から3,177の文節をラベル付けし,倫理的かつ優れたMTurkパイプラインと比較した。 2つのワーカーインタフェースは127,080のラベルを生成し、8つのラベル集約アルゴリズムによって最終ラベルを推測するために使用された。 評価の結果, MTurkパイプラインの精度は81.5%, GPT-4は83.6%であった。 興味深いことに、GPT-4のラベルと高度なワーカーインタフェースを通じて収集された群衆ラベルを組み合わせると、8つのアルゴリズムのうち2つはより高い精度(87.5%、87.0%)を達成した。 さらに分析したところ、群衆とGPT-4のラベリング強度が相補的であれば、それらのアグリゲーションはラベリング精度を高めることが示唆された。

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