論文の概要: Enhancing Sentiment Analysis with Collaborative AI: Architecture, Predictions, and Deployment Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13247v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 06:14:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:22:18.077491
• Title: Enhancing Sentiment Analysis with Collaborative AI: Architecture, Predictions, and Deployment Strategies
• Title（参考訳）: 協調型AIによる感覚分析の強化 - アーキテクチャ、予測、デプロイメント戦略
• Authors: Chaofeng Zhang, Jia Hou, Xueting Tan, Caijuan Chen, Hiroshi Hashimoto,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能技術は、特に感情分析においてゲームチェンジャーとなっている。 しかし、複雑なマルチモーダルデータを処理するための多様なAIモデルの統合と、それに伴う機能抽出の高コストは、大きな課題を呈している。 本研究では,様々なAIシステムにまたがるタスクを効率的に分散・解決するための協調型AIフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6544167074080365
• License:
• Abstract: The advancement of large language model (LLM) based artificial intelligence technologies has been a game-changer, particularly in sentiment analysis. This progress has enabled a shift from highly specialized research environments to practical, widespread applications within the industry. However, integrating diverse AI models for processing complex multimodal data and the associated high costs of feature extraction presents significant challenges. Motivated by the marketing oriented software development +needs, our study introduces a collaborative AI framework designed to efficiently distribute and resolve tasks across various AI systems to address these issues. Initially, we elucidate the key solutions derived from our development process, highlighting the role of generative AI models like \emph{chatgpt}, \emph{google gemini} in simplifying intricate sentiment analysis tasks into manageable, phased objectives. Furthermore, we present a detailed case study utilizing our collaborative AI system in edge and cloud, showcasing its effectiveness in analyzing sentiments across diverse online media channels.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能技術の進歩は、特に感情分析においてゲームチェンジャーとなっている。 この進歩により、高度に専門化された研究環境から、業界内の実践的で広範な応用へとシフトすることが可能となった。 しかし、複雑なマルチモーダルデータを処理するための多様なAIモデルの統合と、それに伴う機能抽出の高コストは、大きな課題を呈している。 マーケティング指向のソフトウェア開発+ニーズに動機づけられた我々の研究は、これらの問題に対処するために、さまざまなAIシステムにタスクを効率よく分散し、解決するように設計された協調AIフレームワークを導入する。 当初、我々は開発プロセスから派生した重要なソリューションを解明し、複雑な感情分析タスクを、管理可能な段階的な目的に単純化する上での、'emph{chatgpt}, \emph{google gemini}'のような生成AIモデルの役割を強調した。 さらに、エッジとクラウドにおける協調型AIシステムを利用した詳細な事例研究を行い、多様なオンラインメディアチャンネルにおける感情分析の有効性を示す。

関連論文リスト

• Generative AI Application for Building Industry [10.154329382433213]
  本稿では,建築産業における生成型AI技術,特に大規模言語モデル(LLM)の変容の可能性について検討する。 この研究は、LLMがいかに労働集約的なプロセスを自動化し、建築プラクティスの効率、正確性、安全性を大幅に改善できるかを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T21:59:08Z)
• Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
  本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。 我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。 次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z)
• AtomAgents: Alloy design and discovery through physics-aware multi-modal multi-agent artificial intelligence [0.0]
  提案されている物理対応生成AIプラットフォームAtomAgentsは、大規模言語モデル(LLM)のインテリジェンスをシナジする 以上の結果から, 合金間におけるキー特性の正確な予測が可能となり, 先進金属合金の開発を推し進めるためには, 固溶合金が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-13T22:46:02Z)
• Towards Next-Generation Urban Decision Support Systems through AI-Powered Construction of Scientific Ontology using Large Language Models -- A Case in Optimizing Intermodal Freight Transportation [1.6230958216521798]
  本研究では,事前学習された大規模言語モデル(LLM)を活用する可能性について検討する。 推論コアとしてChatGPT APIを採用することで、自然言語処理、メソノロジーベースのプロンプトチューニング、トランスフォーマーを含む統合ワークフローを概説する。 我々の方法論の成果は、広く採用されているオントロジー言語(OWL、RDF、SPARQLなど)の知識グラフである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T16:40:31Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
  本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。 トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。 私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
• A Vision for Operationalising Diversity and Inclusion in AI [5.4897262701261225]
  本研究は,AIエコシステムにおける多様性と包摂性(D&I)の倫理的命令の運用を想定することを目的とする。 AI開発における重要な課題は、D&Iの原則を効果的に運用することである。 本稿では,ジェネレーティブAI(GenAI)を用いたペルソナシミュレーションを活用したツール開発のためのフレームワークの構想を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T02:44:39Z)
• Bridging MDE and AI: A Systematic Review of Domain-Specific Languages and Model-Driven Practices in AI Software Systems Engineering [1.4853133497896698]
  本研究の目的は、AIソフトウェアシステムのエンジニアリングを支援するために、DSLに依存した既存のモデル駆動アプローチを検討することである。 AIにMDEを使うことはまだ初期段階にあり、広く使われているツールやメソッドはひとつもない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T14:38:38Z)
• AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities and Challenges [60.56413461109281]
  IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。 我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。 主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z)
• DIME: Fine-grained Interpretations of Multimodal Models via Disentangled Local Explanations [119.1953397679783]
  我々は,マルチモーダルモデルの解釈における最先端化に注力する。 提案手法であるDIMEは,マルチモーダルモデルの高精度かつきめ細かな解析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T20:52:47Z)
• Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
  AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。 AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。