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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-06 13:45 主観と客観の感情推定に関する生成系大規模言語モデルの性能の調査 ○多田瑞葵・岡田 真・森 直樹（阪公立大）  NLC2023-2 |
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| 抄録 | （和） | 自然言語処理タスクにおいて，データセットのアノテーションコストがしばしば問題となる．コスト削減方法の 1 つとして機械学習モデルによる自動アノテーションがあり，近年は生成系大規模言語モデルの利用可能性にも注目が集まっている．本研究では主観と客観の感情分析データセットである WRIME に対して，生成系大規模言語モデルの 1 つである GPT-3.5 を用いたアノテーションを実施した．実験結果をもとにアノテーションの妥当性や傾向を確認し，自動アノテーションにおける生成系大規模言語モデルの利用可能性について考察した． |
| （英） | The cost of annotating datasets is often an issue in natural language processing tasks. One way to reduce costs is to use machine learning models for automatic annotation, and the availability of large-scale generative language models has attracted much attention in recent years. In this study, we conducted annotation using GPT-3.5, one of the large-scale generative language models, on WRIME, a dataset of subjective and objective sentiment analysis. Based on the experimental results, we confirmed the validity and trends of the annotations, and discussed the possibility of using generative large-scale language models for automatic annotation. | |
| キーワード | （和） | 大規模言語モデル / 自動アノテーション / 感情推定 / WRIME データセット / / / / |
| （英） | Large Language Models / Automatic Annotation / Sentiment Analysis / WRIME Dataset / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 176, NLC2023-2, pp. 7-11, 2023年9月. | |
| 資料番号 | NLC2023-2 | |
| 発行日 | 2023-08-30 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2023-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2023-09-06 - 2023-09-07 |
| 開催地（和） | 大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Metropolitan University. Nakamozu Campus. |
| テーマ（和） | 第20回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 20th Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2023-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 主観と客観の感情推定に関する生成系大規模言語モデルの性能の調査 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Investigation of the Performance of Large-scale Generative Language Models on Subjective and Objective Emotion Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模言語モデル / Large Language Models |
| キーワード(2)（和/英） | 自動アノテーション / Automatic Annotation |
| キーワード(3)（和/英） | 感情推定 / Sentiment Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | WRIME データセット / WRIME Dataset |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 多田 瑞葵 / Mizuki Tada / タダ ミヅキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 真 / Makoto Okada / オカダ マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 直樹 / Naoki Mori / モリ ナオキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-06 13:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2023-2 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.176 |
| ページ範囲 | pp.7-11 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-08-30 (NLC) |
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