論文の概要: Efficient argument classification with compact language models and ChatGPT-4 refinements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15473v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 16:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:41:56.465518
• Title: Efficient argument classification with compact language models and ChatGPT-4 refinements
• Title（参考訳）: コンパクト言語モデルとChatGPT-4の改良による効率的な引数分類
• Authors: Marcin Pietron, Rafał Olszowski, Jakub Gomułka,
• Abstract要約: 本稿では,議論マイニングにおける深層学習モデルの比較研究について述べる。 本稿では,BERTアーキテクチャに基づくアンサンブルモデルと,微調整モデルとしてのChatGPT-4について述べる。 以上の結果から,BERT+ChatGPT-4は他のTransformerベースモデルやLSTMベースモデルよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Argument mining (AM) is defined as the task of automatically identifying and extracting argumentative components (e.g. premises, claims, etc.) and detecting the existing relations among them (i.e., support, attack, no relations). Deep learning models enable us to analyze arguments more efficiently than traditional methods and extract their semantics. This paper presents comparative studies between a few deep learning-based models in argument mining. The work concentrates on argument classification. The research was done on a wide spectrum of datasets (Args.me, UKP, US2016). The main novelty of this paper is the ensemble model which is based on BERT architecture and ChatGPT-4 as fine tuning model. The presented results show that BERT+ChatGPT-4 outperforms the rest of the models including other Transformer-based and LSTM-based models. The observed improvement is, in most cases, greater than 10The presented analysis can provide crucial insights into how the models for argument classification should be further improved. Additionally, it can help develop a prompt-based algorithm to eliminate argument classification errors.
• Abstract（参考訳）: 引数マイニング(AM)は、議論的コンポーネント(例えば、前提、クレームなど)を自動的に識別し、抽出し、それらの間の既存の関係(例えば、サポート、攻撃、無関係)を検出するタスクとして定義される。 ディープラーニングモデルにより、従来の手法よりも効率的に引数を分析し、セマンティクスを抽出できる。 本稿では,議論マイニングにおける深層学習モデルの比較研究について述べる。 研究は議論の分類に集中している。 この研究は幅広いデータセット(Args.me, UKP, US2016)で実施された。 本稿では,BERTアーキテクチャに基づくアンサンブルモデルと,微調整モデルとしてのChatGPT-4について述べる。 以上の結果から,BERT+ChatGPT-4は他のTransformerベースモデルやLSTMベースモデルよりも優れた性能を示した。 得られた分析は、議論分類のモデルがどのようにさらに改善されるべきかについて重要な洞察を与えることができる。 さらに、引数分類エラーを除去するプロンプトベースのアルゴリズムの開発にも役立てることができる。

関連論文リスト

• Explaining Datasets in Words: Statistical Models with Natural Language Parameters [66.69456696878842]
  本稿では, クラスタリング, 時系列, 分類モデルなど, 自然言語の述語によってパラメータ化される統計モデル群を紹介する。 当社のフレームワークは、ユーザチャット対話の分類、時間の経過とともにどのように進化するかの特徴付け、一方の言語モデルが他方よりも優れているカテゴリを見つけることなど、幅広い問題に適用しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T01:40:20Z)
• Fine-Tuning with Divergent Chains of Thought Boosts Reasoning Through Self-Correction in Language Models [63.36637269634553]
  本稿では,複数の推論連鎖を比較するためにモデルを必要とすることによって,性能を向上する新しい手法を提案する。 DCoTデータセットの命令チューニングにより、より小さく、よりアクセスしやすい言語モデルの性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:01:18Z)
• Explaining Pre-Trained Language Models with Attribution Scores: An Analysis in Low-Resource Settings [32.03184402316848]
  我々は,素早いモデルから抽出した帰属スコアの妥当性と忠実度を分析した。 プロンプトパラダイムを用いることで、低リソース環境下でモデルを微調整するよりも、より妥当な説明が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T14:14:37Z)
• Split and Rephrase with Large Language Models [2.499907423888049]
  Split and Rephrase (SPRP) タスクは、複雑な文を短い文法文の列に分割する。 タスク上の大きな言語モデルを評価し、主要なメトリクスに基づいて、技術の現状を大幅に改善できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T10:16:37Z)
• The Languini Kitchen: Enabling Language Modelling Research at Different Scales of Compute [66.84421705029624]
  本稿では,アクセル時間で測定された等価計算に基づくモデル比較を可能にする実験的プロトコルを提案する。 私たちは、既存の学術的ベンチマークを上回り、品質、多様性、文書の長さで上回る、大規模で多様で高品質な書籍データセットを前処理します。 この研究は、GPT-2アーキテクチャから派生したフィードフォワードモデルと、10倍のスループットを持つ新しいLSTMの形式でのリカレントモデルという2つのベースラインモデルも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T10:31:17Z)
• Universal Domain Adaptation from Foundation Models: A Baseline Study [58.51162198585434]
  基礎モデルを用いた最先端UniDA手法の実証的研究を行った。 CLIPモデルからターゲット知識を抽出するためのパラメータフリーな手法であるtextitCLIP 蒸留を導入する。 単純な手法ではあるが、ほとんどのベンチマークタスクでは従来の手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T16:28:29Z)
• Rationale-Guided Few-Shot Classification to Detect Abusive Language [5.977278650516324]
  乱用言語検出のためのRGFS(Rationale-Guided Few-Shot Classification)を提案する。 2つの理性統合BERTアーキテクチャ(RGFSモデル)を導入し、5つの異なる乱用言語データセット上でシステムを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T14:47:14Z)
• EPIC TTS Models: Empirical Pruning Investigations Characterizing Text-To-Speech Models [26.462819114575172]
  この研究は、音声合成における空間的パラダイムを比較する。 音声合成における空間的パラダイムを比較する最初の作品である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T09:47:25Z)
• Dynamically-Scaled Deep Canonical Correlation Analysis [77.34726150561087]
  カノニカル相関解析 (CCA) は, 2つのビューの特徴抽出手法である。 本稿では,入力依存の正準相関モデルをトレーニングするための新しい動的スケーリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T12:52:49Z)
• Deep Learning Models for Knowledge Tracing: Review and Empirical Evaluation [2.423547527175807]
  我々は,オープンで広く利用されているデータセットを用いた深層学習知識追跡(DLKT)モデルをレビューし,評価する。 評価されたDLKTモデルは、以前報告した結果の再現性と評価のために再実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T14:19:27Z)
• Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor Representations [107.24850861390196]
  モデルの予測に責任のあるトレーニング例を特定するために, k 近傍表現を提案する。 我々は,kNN表現が学習した素因関係を明らかにするのに有効であることを示す。 以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T16:55:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。