論文の概要: Exploring the Capability of ChatGPT to Reproduce Human Labels for Social Computing Tasks (Extended Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06422v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 22:04:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 19:54:43.108879
- Title: Exploring the Capability of ChatGPT to Reproduce Human Labels for Social Computing Tasks (Extended Version)
- Title（参考訳）: ソーシャル・コンピューティング・タスクのためのヒューマン・ラベルを再現するChatGPTの可能性を探る(拡張版)
- Authors: Yiming Zhu, Peixian Zhang, Ehsan-Ul Haq, Pan Hui, Gareth Tyson,
- Abstract要約: ソーシャルコンピューティングタスクにおいてChatGPTがデータアノテートできる範囲について検討する。
ChatGPTは、いくつかの課題があるにもかかわらず、データアノテーションタスクの処理における約束を示す。
本稿では,ChatGPTが与えられたアノテーションタスクのデータを正しくラベル付けできるかどうかを予測するツールであるGPT-Raterを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.643834593780007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Harnessing the potential of large language models (LLMs) like ChatGPT can help address social challenges through inclusive, ethical, and sustainable means. In this paper, we investigate the extent to which ChatGPT can annotate data for social computing tasks, aiming to reduce the complexity and cost of undertaking web research. To evaluate ChatGPT's potential, we re-annotate seven datasets using ChatGPT, covering topics related to pressing social issues like COVID-19 misinformation, social bot deception, cyberbully, clickbait news, and the Russo-Ukrainian War. Our findings demonstrate that ChatGPT exhibits promise in handling these data annotation tasks, albeit with some challenges. Across the seven datasets, ChatGPT achieves an average annotation F1-score of 72.00%. Its performance excels in clickbait news annotation, correctly labeling 89.66% of the data. However, we also observe significant variations in performance across individual labels. Our study reveals predictable patterns in ChatGPT's annotation performance. Thus, we propose GPT-Rater, a tool to predict if ChatGPT can correctly label data for a given annotation task. Researchers can use this to identify where ChatGPT might be suitable for their annotation requirements. We show that GPT-Rater effectively predicts ChatGPT's performance. It performs best on a clickbait headlines dataset by achieving an average F1-score of 95.00%. We believe that this research opens new avenues for analysis and can reduce barriers to engaging in social computing research.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)の可能性を損なうことは、包括的で倫理的で持続可能な手段を通じて、社会的な課題に対処するのに役立つ。
本稿では,ChatGPTがソーシャルコンピューティングタスクにデータアノテートできる範囲について検討し,Web研究の複雑さとコストを低減することを目的とした。
ChatGPTの可能性を評価するために、私たちはChatGPTを使用して7つのデータセットを再注釈し、新型コロナウイルスの誤情報、社会ボットの偽装、サイバーバブル、クリックベイトニュース、ロシア・ウクライナ戦争といった社会問題に対処するトピックを取り上げました。
以上の結果から,ChatGPTはこれらのデータアノテーションタスクの処理において,いくつかの課題があるにもかかわらず有望であることが示された。
7つのデータセット全体で、ChatGPTは平均アノテーションF1スコア72.00%を達成する。
その性能はクリックベイト・ニュース・アノテーションに優れ、89.66%のデータを正しくラベル付けしている。
しかし,個々のラベル間での性能変化も観察できる。
本研究は,ChatGPTのアノテーション性能の予測可能なパターンを明らかにする。
そこで我々は,ChatGPTが与えられたアノテーションタスクのデータを正しくラベル付けできるかどうかを予測するツールであるGPT-Raterを提案する。
これを使って、ChatGPTがアノテーションの要件に適合する場所を特定することができる。
GPT-RaterはChatGPTの性能を効果的に予測する。
クリックベイトの見出しデータセットでは、平均95.00%のF1スコアを達成する。
この研究は、分析のための新たな道を開き、ソーシャルコンピューティング研究への参入障壁を減らすことができると信じている。
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