論文の概要: Reassessing the Role of Chain-of-Thought in Sentiment Analysis: Insights and Limitations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08641v1
- Date: Wed, 15 Jan 2025 08:07:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-16 15:53:27.462635
- Title: Reassessing the Role of Chain-of-Thought in Sentiment Analysis: Insights and Limitations
- Title(参考訳): 感性分析におけるチェーン・オブ・ワットの役割の再評価:洞察と限界
- Authors: Kaiyuan Zheng, Qinghua Zhao, Lei Li,
- Abstract要約: 推論技術が意味理解を促進するかどうかを考察する。
推論手法としてチェーン・オブ・シークレット・プロンプトを採用しています。
実験によると、思考の連鎖は感情分析タスクに最小限の影響を与える。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.774149276707635
- License:
- Abstract: The relationship between language and thought remains an unresolved philosophical issue. Existing viewpoints can be broadly categorized into two schools: one asserting their independence, and another arguing that language constrains thought. In the context of large language models, this debate raises a crucial question: Does a language model's grasp of semantic meaning depend on thought processes? To explore this issue, we investigate whether reasoning techniques can facilitate semantic understanding. Specifically, we conceptualize thought as reasoning, employ chain-of-thought prompting as a reasoning technique, and examine its impact on sentiment analysis tasks. The experiments show that chain-of-thought has a minimal impact on sentiment analysis tasks. Both the standard and chain-of-thought prompts focus on aspect terms rather than sentiment in the generated content. Furthermore, counterfactual experiments reveal that the model's handling of sentiment tasks primarily depends on information from demonstrations. The experimental results support the first viewpoint.
- Abstract(参考訳): 言語と思考の関係は未解決の哲学的問題である。
既存の視点は、独立を主張する学派と、言語制約が思考を主張する学派に分けられる。
言語モデルのセマンティックな意味の把握は思考プロセスに依存しているのか?
そこで本研究では,推論技術が意味理解を促進するかどうかを考察する。
具体的には、思考を推論として概念化し、思考の連鎖を推論手法として採用し、その感情分析タスクへの影響を検討する。
この実験は、チェーン・オブ・シントが感情分析タスクに最小限の影響を与えていることを示している。
スタンダードとチェーンの両方が、生成されたコンテンツに対する感情ではなく、アスペクト用語に重点を置いている。
さらに、反事実実験により、モデルが感情タスクを処理しているのは、主にデモからの情報に依存することが明らかとなった。
実験結果は第一の視点を支持する。
関連論文リスト
- A Computationally Grounded Framework for Cognitive Attitudes (extended version) [14.866324473006255]
本稿では, エージェントの認知的態度を認知型と動機型の両方で推論するための新しい言語を紹介した。
私たちの言語には、暗黙の信念、完全な魅力、完全な反発、現実的な魅力、現実的な反発のための5種類のモーダル演算子が含まれています。
本稿では,信念変化操作の効果の推論を支援する言語の拡張について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T17:17:07Z) - PanoSent: A Panoptic Sextuple Extraction Benchmark for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis [74.41260927676747]
本稿では,マルチモーダル対話感分析(ABSA)を導入することでギャップを埋める。
タスクをベンチマークするために、手動と自動の両方で注釈付けされたデータセットであるPanoSentを構築し、高品質、大規模、マルチモーダル、マルチ言語主義、マルチシナリオを特徴とし、暗黙の感情要素と明示的な感情要素の両方をカバーする。
課題を効果的に解決するために,新しい多モーダルな大規模言語モデル(すなわちSentica)とパラフレーズベースの検証機構とともに,新しい感覚の連鎖推論フレームワークを考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-18T13:51:01Z) - To Word Senses and Beyond: Inducing Concepts with Contextualized Language Models [0.9176056742068812]
多義語と同義語は、語彙的曖昧性の2つの重要な相互関係の面である。
本稿では,単語間のソフトクラスタリングを学習する教師なしタスクである概念誘導について紹介する。
本稿では、局所的なレムマ中心ビューとグローバルなクロスレキシコンビューの両方を活用して概念を誘導する概念誘導のバイレベルアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T17:07:06Z) - Conceptual and Unbiased Reasoning in Language Models [98.90677711523645]
本稿では,抽象的質問に対する概念的推論をモデルに強制する,新しい概念化フレームワークを提案する。
既存の大規模言語モデルは概念的推論では不足しており、様々なベンチマークでは9%から28%に低下している。
ハイレベルな抽象的推論が不偏で一般化可能な意思決定の鍵となるので、モデルがどのように改善できるかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-30T00:53:53Z) - Identifying and interpreting non-aligned human conceptual
representations using language modeling [0.0]
先天性失明は,a-モダル語と知覚関連言語ドメインの両方において概念的再編成を引き起こすことを示す。
視覚障害者は、より強く社会的・認知的な意味と、行動に関連する動詞を関連づける。
一部の動詞では、盲目と盲目の表現は非常に似ている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-10T13:02:27Z) - Contrastive Chain-of-Thought Prompting [74.10511560147293]
本稿では,言語モデル推論を強化するために,思考の対照的な連鎖を提案する。
従来の思考の連鎖と比較して,本手法は妥当かつ無効な推論実証を提供する。
推論ベンチマーク実験により、思考の対照的な連鎖は、思考の連鎖の促進に役立てることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T18:54:01Z) - Implicit Chain of Thought Reasoning via Knowledge Distillation [58.80851216530288]
思考推論ステップの連鎖を明示的に生成する代わりに、言語モデルの内部の隠れ状態を使用して暗黙の推論を行います。
このアプローチにより、明示的にチェーン・オブ・シントなしでは解決不可能なタスクを、非チェーン・オブ・シントに匹敵する速度で解決できることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T17:59:49Z) - DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.92601337474954]
プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。
そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T10:41:23Z) - Large Language Models are In-Context Semantic Reasoners rather than
Symbolic Reasoners [75.85554779782048]
大規模言語モデル(LLM)は、近年、自然言語と機械学習コミュニティを興奮させています。
多くの成功を収めたアプリケーションにもかかわらず、そのようなコンテキスト内機能の基盤となるメカニズムはまだ不明である。
本研究では,学習した言語トークンのテクストセマンティクスが推論過程において最も重い処理を行うと仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T07:33:34Z) - A Quantitative Symbolic Approach to Individual Human Reasoning [0.0]
文献から得られた知見を,論理的枠組みの中で認知的原理として定式化され,理論的推論の定量的概念を確立できることを示す。
非単調推論と計算機科学の技法、すなわち、解集合プログラミング(ASP)と呼ばれる解法パラダイムを用いる。
最後に、ASP.NETの可視性推論を使って、既存の実験の効果をテストし、異なる多数派反応を説明できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-10T16:43:47Z)
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。