論文の概要: Extracting Affect Aggregates from Longitudinal Social Media Data with Temporal Adapters for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17990v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 16:02:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 16:26:02.248130
- Title: Extracting Affect Aggregates from Longitudinal Social Media Data with Temporal Adapters for Large Language Models
- Title（参考訳）: 時空間適応型大規模言語モデルを用いた縦断的ソーシャルメディアデータからの感情集約の抽出
- Authors: Georg Ahnert, Max Pellert, David Garcia, Markus Strohmaier,
- Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディアデータの経時的分析ツールとして,時整列大言語モデル(LLM)を提案する。
我々は、Llama 3 8BのテンポラルアダプタをイギリスのTwitterユーザーのパネルから全タイムラインで微調整し、確立したアンケートで感情と態度の縦断的な集計を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9299251284637737
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes temporally aligned Large Language Models (LLMs) as a tool for longitudinal analysis of social media data. We fine-tune Temporal Adapters for Llama 3 8B on full timelines from a panel of British Twitter users, and extract longitudinal aggregates of emotions and attitudes with established questionnaires. We validate our estimates against representative British survey data and find strong positive, significant correlations for several collective emotions. The obtained estimates are robust across multiple training seeds and prompt formulations, and in line with collective emotions extracted using a traditional classification model trained on labeled data. To the best of our knowledge, this is the first work to extend the analysis of affect in LLMs to a longitudinal setting through Temporal Adapters. Our work enables new approaches towards the longitudinal analysis of social media data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルメディアデータの経時的分析ツールとして,時整列大言語モデル(LLM)を提案する。
我々は、Llama 3 8BのテンポラルアダプタをイギリスのTwitterユーザーのパネルから全タイムラインで微調整し、確立したアンケートで感情と態度の縦断的な集計を抽出する。
我々は、イギリスの代表的な調査データに対して評価を行い、いくつかの集団感情に対して、強い肯定的、有意な相関関係を見出した。
得られた推定値は、複数の訓練種子と迅速な定式化、およびラベル付きデータに基づいて訓練された伝統的な分類モデルを用いて抽出された集合的感情と整合する。
我々の知る限りでは、LLMにおける影響の分析をテンポラルアダプタを通して縦方向のセッティングに拡張する最初の試みである。
我々の研究は、ソーシャルメディアデータの長手解析への新たなアプローチを可能にする。
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