論文の概要: Collaborative AI in Sentiment Analysis: System Architecture, Data Prediction and Deployment Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13247v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 11:09:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:23.410641
• Title: Collaborative AI in Sentiment Analysis: System Architecture, Data Prediction and Deployment Strategies
• Title（参考訳）: 感性分析における協調型AI:システムアーキテクチャ、データ予測、デプロイメント戦略
• Authors: Chaofeng Zhang, Jia Hou, Xueting Tan, Gaolei Li, Caijuan Chen,
• 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）: 3.3374611485861116
• 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。

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