論文の概要: Utilizing Large Language Models to Synthesize Product Desirability Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13485v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 17:35:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:40.434481
• Title: Utilizing Large Language Models to Synthesize Product Desirability Datasets
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた製品望ましくないデータセットの合成
• Authors: John D. Hastings, Sherri Weitl-Harms, Joseph Doty, Zachary L. Myers, Warren Thompson,
• Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデル(LLMs)を用いて,製品適合性ツールキット(PDT)テストのための合成データセットを生成することを目的とする。 3つの方法、Word+Review、Review+Word、Require-Wordが、それぞれ1000の製品レビューを合成するために使用された。 生成されたデータセットは、感情アライメント、テキストの多様性、データ生成コストとして評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This research explores the application of large language models (LLMs) to generate synthetic datasets for Product Desirability Toolkit (PDT) testing, a key component in evaluating user sentiment and product experience. Utilizing gpt-4o-mini, a cost-effective alternative to larger commercial LLMs, three methods, Word+Review, Review+Word, and Supply-Word, were each used to synthesize 1000 product reviews. The generated datasets were assessed for sentiment alignment, textual diversity, and data generation cost. Results demonstrated high sentiment alignment across all methods, with Pearson correlations ranging from 0.93 to 0.97. Supply-Word exhibited the highest diversity and coverage of PDT terms, although with increased generation costs. Despite minor biases toward positive sentiments, in situations with limited test data, LLM-generated synthetic data offers significant advantages, including scalability, cost savings, and flexibility in dataset production.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ユーザ感情と製品エクスペリエンスを評価する上で重要なコンポーネントであるPDT(Product Desirability Toolkit)テストのための合成データセットを生成するために,大規模言語モデル(LLM)の適用について検討する。 gpt-4o-mini は大型の商用 LLM の代替として,Word+Review と Review+Word と supply-Word の3つのメソッドを使用して,1,000 の製品レビューを合成した。 生成されたデータセットは、感情アライメント、テキストの多様性、データ生成コストとして評価された。 その結果, パーソン相関は0.93～0.97。 サプライワードは、生成コストの増加にもかかわらず、PDT用語の最も多様性とカバレッジを示した。 肯定的な感情に対する小さなバイアスにもかかわらず、限定的なテストデータを持つ状況では、LLM生成の合成データは、スケーラビリティ、コスト削減、データセット生産における柔軟性など、大きなアドバンテージを提供する。

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