論文の概要: Irony Detection, Reasoning and Understanding in Zero-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16884v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 12:13:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:54.157265
• Title: Irony Detection, Reasoning and Understanding in Zero-shot Learning
• Title（参考訳）: ゼロショット学習における皮肉検出・推論・理解
• Authors: Peiling Yi, Yuhan Xia,
• Abstract要約: Ironyはソーシャルメディア上の強力なフィギュラティブ言語(FL)であり、様々なNLPタスクを誤解させる可能性がある。 ChatGPTのような大規模な言語モデルでは、暗黙的および文脈的な情報をキャプチャできるようになっている。 本稿では,Irony 検出精度の向上,Irony の理解の向上,より効果的な説明を実現するために,迅速なエンジニアリング設計フレームワーク IDADP を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5755004576310334
• License:
• Abstract: Irony is a powerful figurative language (FL) on social media that can potentially mislead various NLP tasks, such as recommendation systems, misinformation checks, and sentiment analysis. Understanding the implicit meaning of this kind of subtle language is essential to mitigate irony's negative impact on NLP tasks. However, building models to understand irony presents a unique set of challenges, because irony is a complex form of language that often relies on context, tone, and subtle cues to convey meaning that is opposite or different from the literal interpretation. Large language models, such as ChatGPT, are increasingly able to capture implicit and contextual information. In this study, we investigate the generalization, reasoning and understanding ability of ChatGPT on irony detection across six different genre irony detection datasets. Our findings suggest that ChatGPT appears to show an enhanced language understanding and reasoning ability. But it needs to be very careful in prompt engineering design. Thus, we propose a prompt engineering design framework IDADP to achieve higher irony detection accuracy, improved understanding of irony, and more effective explanations compared to other state-of-the-art ChatGPT zero-shot approaches. And ascertain via experiments that the practice generated under the framework is likely to be the promised solution to resolve the generalization issues of LLMs.
• Abstract（参考訳）: Ironyはソーシャルメディア上の強力なフィギュラティブ言語(FL)であり、リコメンデーションシステム、誤情報チェック、感情分析など、さまざまなNLPタスクを誤解させる可能性がある。 この種の微妙な言語の暗黙的な意味を理解することは、皮肉がNLPタスクに負の影響を和らげるのに不可欠である。 しかし、皮肉を理解するためのモデルを構築することは、しばしば文脈、トーン、微妙な手がかりに依存する複雑な言語であり、文字通りの解釈とは正反対あるいは異なる意味を伝えるためである。 ChatGPTのような大規模な言語モデルでは、暗黙的および文脈的な情報をキャプチャできるようになっている。 本研究では,ChatGPTの6つのジャンルの皮肉検出データセットにおける皮肉検出に対する一般化,推論,理解能力について検討した。 以上の結果から,ChatGPTは言語理解と推論能力の増強が示唆された。 しかし、エンジニアリング設計の迅速化には、非常に注意が必要だ。 そこで本研究では,他の最先端のChatGPTゼロショットアプローチと比較して,アイロン検出精度の向上,アイロンの理解の向上,効果的な説明を行うために,迅速なエンジニアリング設計フレームワークであるIDADPを提案する。 そして、このフレームワークで生成されたプラクティスが、LLMの一般化問題を解決するための約束された解決策である可能性が高いことを実験を通して確認する。

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