論文の概要: Towards Automating Text Annotation: A Case Study on Semantic Proximity Annotation using GPT-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04130v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 19:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 15:10:29.197383
• Title: Towards Automating Text Annotation: A Case Study on Semantic Proximity Annotation using GPT-4
• Title（参考訳）: テキストアノテーションの自動化に向けて:GPT-4を用いた意味的近接アノテーションを事例として
• Authors: Sachin Yadav, Tejaswi Choppa, Dominik Schlechtweg,
• Abstract要約: 本稿では、自動プロンプトを設計するための注釈付きデータとともに、人間のアノテーションガイドラインを再利用する。 オープンソースのテキストアノテーションツールにプロンプト戦略を実装し、OpenAI APIによるオンライン利用を容易にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.40960504549418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper explores using GPT-3.5 and GPT-4 to automate the data annotation process with automatic prompting techniques. The main aim of this paper is to reuse human annotation guidelines along with some annotated data to design automatic prompts for LLMs, focusing on the semantic proximity annotation task. Automatic prompts are compared to customized prompts. We further implement the prompting strategies into an open-source text annotation tool, enabling easy online use via the OpenAI API. Our study reveals the crucial role of accurate prompt design and suggests that prompting GPT-4 with human-like instructions is not straightforwardly possible for the semantic proximity task. We show that small modifications to the human guidelines already improve the performance, suggesting possible ways for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, GPT-3.5 と GPT-4 を用いて自動プロンプト技術を用いたデータアノテーションプロセスの自動化について検討する。 本研究の目的は,LLMの自動プロンプトを設計するための注釈付きデータとともに,人間のアノテーションガイドラインを再利用し,意味的近接アノテーションタスクに焦点を当てることである。 自動プロンプトはカスタマイズされたプロンプトと比較される。 さらに、オープンソースのテキストアノテーションツールにプロンプト戦略を実装し、OpenAI APIによるオンライン利用を容易にします。 本研究は, 高精度なプロンプト設計における重要な役割を明らかにし, 意味的近接タスクにおいて, 人為的な指示で GPT-4 を誘導することは容易ではないことを示唆する。 人間のガイドラインに対する小さな修正は、すでに性能を改善しており、今後の研究の可能性を示唆している。

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