論文の概要: An overview of model uncertainty and variability in LLM-based sentiment analysis. Challenges, mitigation strategies and the role of explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04462v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 12:20:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:15:03.124688
• Title: An overview of model uncertainty and variability in LLM-based sentiment analysis. Challenges, mitigation strategies and the role of explainability
• Title（参考訳）: LLMを用いた感情分析におけるモデル不確実性と変動性の概要 : 課題,緩和戦略,説明可能性の役割
• Authors: David Herrera-Poyatos, Carlos Peláez-González, Cristina Zuheros, Andrés Herrera-Poyatos, Virilo Tejedor, Francisco Herrera, Rosana Montes,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるモデル変数問題(MVP)を体系的に検討する。 MVPの特徴は、一貫性のない感情分極、推論メカニズムに起因する不確実性、迅速な感度、トレーニングデータのバイアスである。 この研究は、より信頼性が高く説明可能な、堅牢な感情分析モデルの開発に役立ち、金融、医療、政策立案といった高度な分野への展開を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.791108304863664
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have significantly advanced sentiment analysis, yet their inherent uncertainty and variability pose critical challenges to achieving reliable and consistent outcomes. This paper systematically explores the Model Variability Problem (MVP) in LLM-based sentiment analysis, characterized by inconsistent sentiment classification, polarization, and uncertainty arising from stochastic inference mechanisms, prompt sensitivity, and biases in training data. We analyze the core causes of MVP, presenting illustrative examples and a case study to highlight its impact. In addition, we investigate key challenges and mitigation strategies, paying particular attention to the role of temperature as a driver of output randomness and emphasizing the crucial role of explainability in improving transparency and user trust. By providing a structured perspective on stability, reproducibility, and trustworthiness, this study helps develop more reliable, explainable, and robust sentiment analysis models, facilitating their deployment in high-stakes domains such as finance, healthcare, and policymaking, among others.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、かなり高度な感情分析を持つが、その固有の不確実性と変動性は、信頼性と一貫性のある結果を達成する上で重要な課題となる。 本稿では,LLMに基づく感情分析におけるモデル変数問題(MVP)について,確率的推論機構から生じる不整合感情分類,分極,不確実性を特徴とする。 MVPの中核的な原因を分析し,その影響を明らかにするための具体例とケーススタディを提示した。 さらに、重要な課題と緩和戦略について検討し、出力ランダム性のドライバとしての温度の役割に特に注意を払って、透明性とユーザ信頼を向上させる上での説明可能性の重要な役割を強調した。 本研究は、安定性、再現性、信頼性に関する構造化された視点を提供することにより、より信頼性が高く、説明可能な、堅牢な感情分析モデルの開発を支援し、財務、医療、政策立案など、高度な領域への展開を容易にする。

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