Рассуждение с помощью LLM 🤖 в задаче анализа тональности
Доклад, посвященный наиболее актуальным исследованиям, которые направлены на применение больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в области задачи Анализа тональности (Sentiment Analysis). Такая задача предполагает извлечение мнение автора из текста к упоминаемой в тексте сущности.
Из доклада вы узнаете: (1) насколько хорошо рассуждения LLM могут быть использованы для рассуждений в анализе тональности как ❄️ “из-коробки” (Zero-shot-Learning), (2) как улучшить рассуждения путем применения и оставления пошаговых цепочек (Chain-of-Thought), (3) как подготовить наиболее продвинутую модель в анализе тональности с использованием Chain--of-Thought (Fine-tuning, Reasoning-Revision)
В докладе предполагается привести результаты и выводы на основе экспериментов на корпусе RuSentNE-2023 для открытых моделей (MistralAI, Google-Gemma, Microsoft-Phi, Meta-LLaMA) и проприетарных (OpenAI-ChatGPT) на предмет рассуждения в области анализа тональности текстов на русском языке.
#informationretrieval #nlp #llm #reasoning #gpt #sentimentanalysis #benchmark