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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2023
  4. 2023-NL-258

テキストベースの感情推定における自動アノテータとしての大規模言語モデルの活用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231259
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231259
80a2c27e-e4c1-4160-b385-ee2607378708
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL23258001.pdf IPSJ-NL23258001.pdf (955.1 kB)
 2025年11月25日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-25
タイトル
タイトル テキストベースの感情推定における自動アノテータとしての大規模言語モデルの活用
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 評判・感情
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
立命館大学理工学部電子情報工学科
著者所属
立命館大学理工学部電子情報工学科
著者所属(英)
en
Ritsumeikan University
著者所属(英)
en
Ritsumeikan University
著者名 齋藤, 太我

× 齋藤, 太我

齋藤, 太我

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藤田, 智弘

× 藤田, 智弘

藤田, 智弘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 テキストベースの感情推定において,大規模言語モデル (LLM) を用いた学習データへのアノテーションを提案する.Plutchik の感情モデルに対する感情強度の分布を与えるよう LLM にプロンプトを与え,アノテーションを行い,学習データを作成した.アノテーションにかかる時間は,人手に比べ LLM の方が大幅に短い.LLM による学習データと人手のアノテーションによる学習データをそれぞれ BERT に学習させた.これらの BERT による感情推定結果を人手によるラベルとの平均絶対値誤差 (MAE) で比較したところ,LLM と人手は同程度の値を示した.このことから,LLM によるアノテーションが人手のそれの代替性を有することがわかった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2023-NL-258, 号 1, p. 1-4, 発行日 2023-11-25
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:49:58.297893
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