Fugu-MT 論文翻訳(概要): QANA: LLM-based Question Generation and Network Analysis for Zero-shot Key Point Analysis and Beyond

論文の概要: QANA: LLM-based Question Generation and Network Analysis for Zero-shot Key Point Analysis and Beyond

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18371v1
Date: Mon, 29 Apr 2024 02:17:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 14:56:28.781332
Title: QANA: LLM-based Question Generation and Network Analysis for Zero-shot Key Point Analysis and Beyond
Title（参考訳）: QANA:ゼロショットキーポイント分析のためのLCMに基づく質問生成とネットワーク分析
Authors: Tomoki Fukuma, Koki Noda, Toshihide Ubukata Kousuke Hoso, Yoshiharu Ichikawa, Kyosuke Kambe, Yu Masubuch, Fujio Toriumi,
Abstract要約: 本稿では,ユーザのコメントから質問を生成するために,QANA(Question-Answering Network Analysis)を提案する。質問に対するコメントの応答性に基づいた二部グラフを構築し,意見の重要性を検討するために集中度尺度を適用した。キーポイントマッチングタスクのゼロショット方式で、従来の最先端教師付きモデルに匹敵するパフォーマンスを実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7852714805965528
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The proliferation of social media has led to information overload and increased interest in opinion mining. We propose "Question-Answering Network Analysis" (QANA), a novel opinion mining framework that utilizes Large Language Models (LLMs) to generate questions from users' comments, constructs a bipartite graph based on the comments' answerability to the questions, and applies centrality measures to examine the importance of opinions. We investigate the impact of question generation styles, LLM selections, and the choice of embedding model on the quality of the constructed QA networks by comparing them with annotated Key Point Analysis datasets. QANA achieves comparable performance to previous state-of-the-art supervised models in a zero-shot manner for Key Point Matching task, also reducing the computational cost from quadratic to linear. For Key Point Generation, questions with high PageRank or degree centrality align well with manually annotated key points. Notably, QANA enables analysts to assess the importance of key points from various aspects according to their selection of centrality measure. QANA's primary contribution lies in its flexibility to extract key points from a wide range of perspectives, which enhances the quality and impartiality of opinion mining.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの普及により、情報過剰や意見マイニングへの関心が高まっている。本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用した新たな意見マイニングフレームワークである「クエスト・アンサーリング・ネットワーク・アナリティクス(QANA)」を提案する。我々は,質問生成スタイル,LLM選択,組込みモデルの選択が構築されたQAネットワークの品質に与える影響を,注釈付きキーポイント分析データセットと比較することにより検討した。 QANAは、キーポイントマッチングタスクのゼロショット方式で従来の最先端教師付きモデルに匹敵する性能を達成し、計算コストを2次から線形に削減する。キーポイント生成では、PageRankや度合いの高い質問が手動で注釈付けされたキーポイントとうまく一致します。特に、QANAにより、分析者は集中度尺度の選択に応じて、様々な側面からキーポイントの重要性を評価することができる。 QANAの主な貢献は、幅広い視点からキーポイントを抽出する柔軟性であり、意見マイニングの品質と公平性を高めている。

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