論文の概要: Predicting Emotion Intensity in Polish Political Texts: Comparing Supervised Models and Large Language Models in a Resource-Poor Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12141v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 19:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 19:18:21.803957
• Title: Predicting Emotion Intensity in Polish Political Texts: Comparing Supervised Models and Large Language Models in a Resource-Poor Language
• Title（参考訳）: ポーランドの政治文における感情強度の予測:資源不足言語における教師付きモデルと大規模言語モデルの比較
• Authors: Hubert Plisiecki, Piotr Koc, Maria Flakus, Artur Pokropek,
• Abstract要約: 本研究では,ポーランドの政治文における感情の強さを予測するために,大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。 本研究は,ソーシャルメディアテキスト1万件の注釈付きコーパスを用いた教師付きモデルと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study explores the use of large language models (LLMs) to predict emotion intensity in Polish political texts, a resource-poor language context. The research compares the performance of several LLMs against a supervised model trained on an annotated corpus of 10,000 social media texts, evaluated for the intensity of emotions by expert judges. The findings indicate that while the supervised model generally outperforms LLMs, offering higher accuracy and lower variance, LLMs present a viable alternative, especially given the high costs associated with data annotation. The study highlights the potential of LLMs in low-resource language settings and underscores the need for further research on emotion intensity prediction and its application across different languages and continuous features. The implications suggest a nuanced decision-making process to choose the right approach to emotion prediction for researchers and practitioners based on resource availability and the specific requirements of their tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ポーランドの政治文における感情強度の予測に大規模言語モデル(LLM)を用いることを検討した。 この研究は、専門家による感情の強さを評価するために、1万のソーシャルメディアテキストの注釈付きコーパスで訓練された教師付きモデルと比較した。 これらの結果から, 教師付きモデルはLLMよりも優れ, 精度が高く, 分散度も低いが, LLMは特にデータアノテーションに関連するコストが高いため, 有効な代替手段となることが示唆された。 この研究は、低リソース言語設定におけるLLMの可能性を強調し、感情の強度予測とその異なる言語と連続した特徴に対するさらなる研究の必要性を強調している。 これらの意味は、リソースの可用性とタスクの特定の要求に基づいて、研究者や実践者にとっての感情予測への正しいアプローチを選択するための、曖昧な意思決定プロセスが示唆されている。

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