Leveraging ChatGPT As Text Annotation Tool For Sentiment Analysis

Leveraging ChatGPT As Text Annotation Tool For Sentiment Analysis

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 感情分析 (Sentiment Analysis) は、与えられたテキストの感情的なトーンや極性 (ポジティブ・ネガティブ) を識別する自然言語処理の重要なタスクの1つです。社交メディアやオンラインプラットフォームの普及に伴い、感情分析は、顧客のフィードバックや意見を監視・理解することを目的とする企業や組織にとってますます重要となっています。本研究は、感情分析の異なるタスクに対するChatGPTを用いたラベル付けプロセスの探索に取り組むものであり、lexiconベースのアルゴリズムに対する改善を目的としています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究の目的は、感情分析のためにChatGPTを利用してデータラベリングする手法を提案することであり、lexiconベースのアルゴリズムによる改善を目指しています。本研究により、ChatGPTは、従来のアプローチに比べて非常に優れた性能を発揮することが示されました。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 感情分析の分野では、主に教師あり学習アルゴリズムや、lexiconベースのアルゴリズムによるアプローチが現在主流です。本研究では、ChatGPTを用いたデータラベリングプロセスのアプローチにより、感情分析の性能が大幅に向上することを示しています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、感情分析におけるデータラベリングプロセスにChatGPTを適用して、その有用性を評価しました。実験の結果、ChatGPTが従来のアプローチに比べて非常に優れた性能を発揮することが明らかになりました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、ChatGPTを使用して感情分析のデータラベリングのプロセスを実行し、その効果を評価しました。実験の結果、ChatGPTは、従来のアプローチよりも、精度において非常に優れた性能を発揮したことが示されました。