論文の概要: Using GPT Models for Qualitative and Quantitative News Analytics in the 2024 US Presidental Election Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15884v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 11:02:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:21:58.381502
- Title: Using GPT Models for Qualitative and Quantitative News Analytics in the 2024 US Presidental Election Process
- Title（参考訳）: 2024年アメリカ合衆国大統領選挙における質的・定量的ニュース分析のためのGPTモデルの利用
- Authors: Bohdan M. Pavlyshenko,
- Abstract要約: 本稿では,検索拡張生成(RAG)によるニュースの質的,定量的分析に,Google Search APIとGPT-4oモデルを用いたアプローチを検討する。
その結果、GPTモデルを用いて情報分析を行い、選挙プロセスのさらなる分析に応用できる重要な洞察を提供することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The paper considers an approach of using Google Search API and GPT-4o model for qualitative and quantitative analyses of news through retrieval-augmented generation (RAG). This approach was applied to analyze news about the 2024 US presidential election process. Different news sources for different time periods have been analyzed. Quantitative scores generated by GPT model have been analyzed using Bayesian regression to derive trend lines. The distributions found for the regression parameters allow for the analysis of uncertainty in the election process. The obtained results demonstrate that using the GPT models for news analysis, one can get informative analytics and provide key insights that can be applied in further analyses of election processes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,検索拡張生成(RAG)によるニュースの質的,定量的分析に,Google Search APIとGPT-4oモデルを用いるアプローチを検討する。
このアプローチは、2024年のアメリカ合衆国大統領選挙プロセスに関するニュースを分析するために適用された。
異なる期間の異なるニュースソースが分析されている。
GPTモデルにより生成された定量的スコアをベイズ回帰を用いて解析し,傾向線を導出する。
回帰パラメータから得られる分布は、選挙プロセスにおける不確実性の分析を可能にする。
その結果、GPTモデルを用いて情報分析を行い、選挙プロセスのさらなる分析に応用できる重要な洞察を提供することができた。
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