Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deciphering Political Entity Sentiment in News with Large Language Models: Zero-Shot and Few-Shot Strategies

論文の概要: Deciphering Political Entity Sentiment in News with Large Language Models: Zero-Shot and Few-Shot Strategies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04361v1
Date: Fri, 5 Apr 2024 19:14:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 21:28:04.090203
Title: Deciphering Political Entity Sentiment in News with Large Language Models: Zero-Shot and Few-Shot Strategies
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたニュースにおける政治的実体感の解読--ゼロショットとFewショットの戦略
Authors: Alapan Kuila, Sudeshna Sarkar,
Abstract要約: 政治ニュース記事からエンティティ固有の感情を予測する上で,Large Language Models (LLMs) の有効性を検討する。我々は、文脈内学習において、合理的に強化されたチェーン・オブ・シント(COT)アプローチを採用する。文脈内での学習はモデル性能を著しく向上させる一方、自己整合性メカニズムは感情予測の一貫性を高める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5459032912385802
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Sentiment analysis plays a pivotal role in understanding public opinion, particularly in the political domain where the portrayal of entities in news articles influences public perception. In this paper, we investigate the effectiveness of Large Language Models (LLMs) in predicting entity-specific sentiment from political news articles. Leveraging zero-shot and few-shot strategies, we explore the capability of LLMs to discern sentiment towards political entities in news content. Employing a chain-of-thought (COT) approach augmented with rationale in few-shot in-context learning, we assess whether this method enhances sentiment prediction accuracy. Our evaluation on sentiment-labeled datasets demonstrates that LLMs, outperform fine-tuned BERT models in capturing entity-specific sentiment. We find that learning in-context significantly improves model performance, while the self-consistency mechanism enhances consistency in sentiment prediction. Despite the promising results, we observe inconsistencies in the effectiveness of the COT prompting method. Overall, our findings underscore the potential of LLMs in entity-centric sentiment analysis within the political news domain and highlight the importance of suitable prompting strategies and model architectures.
Abstract（参考訳）: 感性分析は世論の理解において重要な役割を担い、特にニュース記事の実体の描写が世論に影響を及ぼす政治領域において重要な役割を担っている。本稿では,大規模言語モデル(LLM)が政治ニュース記事からエンティティ固有の感情を予測する上で,有効性について検討する。ゼロショットと少数ショットの戦略を活用することで、ニュースコンテンツにおける政治団体に対する感情を識別するLLMの能力を探求する。本手法が感情予測精度を向上するかどうかを評価するため,思考の連鎖(COT)アプローチを数ショットのインコンテキスト学習において合理的に拡張した手法を用いて評価を行った。感情ラベル付きデータセットを用いた評価では、LCMは、エンティティ固有の感情を捉える上で、細調整されたBERTモデルよりも優れていることが示されている。文脈内での学習はモデル性能を著しく向上させる一方、自己整合性メカニズムは感情予測の一貫性を高める。有望な結果にもかかわらず,COTプロンプト法の有効性の矛盾を観測した。全体としては、政治ニュース分野におけるエンティティ中心の感情分析におけるLCMの可能性を強調し、適切なプロンプト戦略とモデルアーキテクチャの重要性を強調した。

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