論文の概要: Zero-Shot Topic Classification of Column Headers: Leveraging LLMs for Metadata Enrichment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00884v3
- Date: Fri, 6 Sep 2024 14:49:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 20:33:48.920480
- Title: Zero-Shot Topic Classification of Column Headers: Leveraging LLMs for Metadata Enrichment
- Title（参考訳）: カラムヘッダのゼロショットトピック分類:メタデータ強化のためのLCMの活用
- Authors: Margherita Martorana, Tobias Kuhn, Lise Stork, Jacco van Ossenbruggen,
- Abstract要約: 本稿では,3つの大規模言語モデル(LLM)によって生成されたトピックアノテーション(ChatGPT-3.5, GoogleBard, GoogleGemini)を用いてメタデータの充実を支援する手法を提案する。
文脈情報(データセット記述)が分類結果に与える影響を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional dataset retrieval systems rely on metadata for indexing, rather than on the underlying data values. However, high-quality metadata creation and enrichment often require manual annotations, which is a labour-intensive and challenging process to automate. In this study, we propose a method to support metadata enrichment using topic annotations generated by three Large Language Models (LLMs): ChatGPT-3.5, GoogleBard, and GoogleGemini. Our analysis focuses on classifying column headers based on domain-specific topics from the Consortium of European Social Science Data Archives (CESSDA), a Linked Data controlled vocabulary. Our approach operates in a zero-shot setting, integrating the controlled topic vocabulary directly within the input prompt. This integration serves as a Large Context Windows approach, with the aim of improving the results of the topic classification task. We evaluated the performance of the LLMs in terms of internal consistency, inter-machine alignment, and agreement with human classification. Additionally, we investigate the impact of contextual information (i.e., dataset description) on the classification outcomes. Our findings suggest that ChatGPT and GoogleGemini outperform GoogleBard in terms of internal consistency as well as LLM-human-agreement. Interestingly, we found that contextual information had no significant impact on LLM performance. This work proposes a novel approach that leverages LLMs for topic classification of column headers using a controlled vocabulary, presenting a practical application of LLMs and Large Context Windows within the Semantic Web domain. This approach has the potential to facilitate automated metadata enrichment, thereby enhancing dataset retrieval and the Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability (FAIR) of research data on the Web.
- Abstract（参考訳）: 従来のデータセット検索システムは、基礎となるデータ値ではなく、メタデータをインデックス化に頼っている。
しかし、高品質なメタデータの作成と強化は、しばしば手作業によるアノテーションを必要とします。
本研究では,3つの大規模言語モデル (LLM) が生成するトピックアノテーション(ChatGPT-3.5, GoogleBard, GoogleGemini) を用いてメタデータの充実を支援する手法を提案する。
本分析は,リンクデータ制御語彙である欧州社会科学データアーカイブコンソーシアム(CESSDA)のドメイン固有のトピックに基づいた列ヘッダの分類に焦点をあてる。
提案手法はゼロショット設定で動作し、制御されたトピック語彙を入力プロンプトに直接統合する。
この統合は、トピック分類タスクの結果を改善することを目的として、Large Context Windowsアプローチとして機能する。
内部整合性,機械間整合性,人間分類との整合性の観点からLLMの性能評価を行った。
さらに,文脈情報(データセット記述)が分類結果に与える影響についても検討する。
以上の結果から,ChatGPTとGoogleGeminiは内部整合性およびLLM- Human-agreementの点でGoogleBardより優れていたことが示唆された。
興味深いことに,LLMの性能には文脈情報が大きな影響を与えないことが判明した。
本研究では,列ヘッダのトピック分類にLLMを用いた新しい手法を提案し,セマンティックWebドメインにおけるLLMとLarge Context Windowsの実践的応用を提案する。
このアプローチは、Web上の研究データのデータセット検索とFinderability、Accessibility、Interoperability、Reusability(FAIR)の強化を可能にする。
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