Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Text Annotation through Rationale-Driven Collaborative Few-Shot Prompting

論文の概要: Enhancing Text Annotation through Rationale-Driven Collaborative Few-Shot Prompting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09615v1
Date: Sun, 15 Sep 2024 05:32:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 19:58:08.837401
Title: Enhancing Text Annotation through Rationale-Driven Collaborative Few-Shot Prompting
Title（参考訳）: Rationale-Driven Collaborative Few-Shot Prompting によるテキストアノテーションの強化
Authors: Jianfei Wu, Xubin Wang, Weijia Jia,
Abstract要約: 本研究では,自動データアノテータとしての大規模言語モデル(LLM)の可能性について検討する。合理化による複数ショットプロンプト技術を用いて,テキストアノテーションにおけるLLMの性能向上を目指す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.559532596473225
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The traditional data annotation process is often labor-intensive, time-consuming, and susceptible to human bias, which complicates the management of increasingly complex datasets. This study explores the potential of large language models (LLMs) as automated data annotators to improve efficiency and consistency in annotation tasks. By employing rationale-driven collaborative few-shot prompting techniques, we aim to improve the performance of LLMs in text annotation. We conduct a rigorous evaluation of six LLMs across four benchmark datasets, comparing seven distinct methodologies. Our results demonstrate that collaborative methods consistently outperform traditional few-shot techniques and other baseline approaches, particularly in complex annotation tasks. Our work provides valuable insights and a robust framework for leveraging collaborative learning methods to tackle challenging text annotation tasks.
Abstract（参考訳）: 従来のデータアノテーションプロセスは、しばしば労働集約的で、時間がかかり、より複雑なデータセットの管理を複雑にする人間のバイアスに影響を受けやすい。本研究では,自動データアノテータとしての大規模言語モデル(LLM)の可能性を探り,アノテーションタスクの効率性と一貫性を向上する。合理化による複数ショットプロンプト技術を用いて,テキストアノテーションにおけるLLMの性能向上を目指す。我々は4つのベンチマークデータセットに対して6つのLSMの厳密な評価を行い、7つの異なる手法を比較した。この結果から,特に複雑なアノテーションタスクにおいて,協調手法が従来手法やベースライン手法より一貫して優れていたことが示唆された。我々の研究は、挑戦的なテキストアノテーションタスクに取り組むために協調学習手法を活用するための貴重な洞察と堅牢なフレームワークを提供する。

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