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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2024
  4. 2024-NL-259

テキストベース感情推定のための大規模言語モデルによる学習データ生成におけるfew-shot学習の影響

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232868
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232868
47128bfc-458a-4b38-a593-842a3f19d80c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL24259005.pdf IPSJ-NL24259005.pdf (1.2 MB)
 2026年3月3日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 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 2024-03-03
タイトル
タイトル テキストベース感情推定のための大規模言語モデルによる学習データ生成におけるfew-shot学習の影響
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ソーシャルメディア
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ける大規模言語モデル (LLM) を用いたアノテーションについて,プロンプトによる few-shot 学習がもたらす影響を検証する.Plutchik の感情モデルに対する感情強度の分布を出力するよう 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.この時 0-shot 学習によるアノテーションと few-shot 学習によるアノテーションから,複数の学習データを作成した.これらの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.また各プロンプトに基づくアノテーション結果を,人手によるラベルとの平均絶対値誤差 (MAE) で比較した.これら 2 つの比較において,0-shot 学習による学習データが,最も良い値を示した.この事から,LLM によるアノテーションにおいては few-shot 学習が悪影響をもたらす場合があることがわかった.
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 2024-NL-259, 号 5, p. 1-5, 発行日 2024-03-03
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 10:17:38.512692
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