論文の概要: It's Difficult to be Neutral -- Human and LLM-based Sentiment Annotation of Patient Comments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18832v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 16:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 12:58:45.697700
• Title: It's Difficult to be Neutral -- Human and LLM-based Sentiment Annotation of Patient Comments
• Title（参考訳）: 人間とLLMに基づく患者コメントの感性アノテーションは中性であることが困難である
• Authors: Petter Mæhlum, David Samuel, Rebecka Maria Norman, Elma Jelin, Øyvind Andresen Bjertnæs, Lilja Øvrelid, Erik Velldal,
• Abstract要約: 本稿では,ノルウェー公衆衛生研究所が収集した患者調査において,感情アノテーションを自由テキストコメントに追加する取り組みについて述べる。 我々は,大型言語モデル (LLM) をアノテーションとして,人間のアノテーションの代替候補として評価する。 ゼロショットの実行であっても、モデルはバイナリ感情のベースラインよりもはるかに高いパフォーマンスを保っていますが、完全なデータセット上の人間アノテータと競合することはできません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.1322714530579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis is an important tool for aggregating patient voices, in order to provide targeted improvements in healthcare services. A prerequisite for this is the availability of in-domain data annotated for sentiment. This article documents an effort to add sentiment annotations to free-text comments in patient surveys collected by the Norwegian Institute of Public Health (NIPH). However, annotation can be a time-consuming and resource-intensive process, particularly when it requires domain expertise. We therefore also evaluate a possible alternative to human annotation, using large language models (LLMs) as annotators. We perform an extensive evaluation of the approach for two openly available pretrained LLMs for Norwegian, experimenting with different configurations of prompts and in-context learning, comparing their performance to human annotators. We find that even for zero-shot runs, models perform well above the baseline for binary sentiment, but still cannot compete with human annotators on the full dataset.
• Abstract（参考訳）: センチメント分析は、患者の声を集約する重要なツールであり、医療サービスのターゲットとなる改善を提供する。 これの前提条件は、感情にアノテートされたドメイン内のデータが利用できることだ。 本稿では,ノルウェー公衆衛生研究所(NIPH)が収集した患者調査において,感情アノテーションを自由テキストコメントに追加する取り組みについて述べる。 しかし、特にドメインの専門知識を必要とする場合、アノテーションは時間がかかり、リソース集約的なプロセスになり得る。 そこで我々は,大型言語モデル (LLM) をアノテーションとして,人間のアノテーションに代わる可能性も評価した。 ノルウェーの2つのオープンな事前訓練型LLMに対するアプローチを広範囲に評価し、プロンプトの異なる構成とコンテキスト内学習を試行し、その性能を人間のアノテーションと比較した。 ゼロショットの実行であっても、モデルはバイナリ感情のベースラインよりもはるかに高いパフォーマンスを保っていますが、完全なデータセット上の人間アノテータと競合することはできません。

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