基于多数投票机制的本地大型语言模型动态情感分析：关于餐饮评价影响因素的研究
计算与语言
2024-07-19 v1 信息检索
摘要
在线平台上的用户生成内容（UGC）允许营销研究人员了解产品和服务的消费者偏好。随着大型语言模型（LLM）的发展，一些研究利用模型进行标注和情感分析。然而，LLM 超参数与准确率之间的关系尚未得到彻底考察。此外，现有文献中鲜有人考虑 LLM 每次试验结果的可变性和可重复性问题。由于实际人类标注使用多数投票来解决标注人员之间的意见不一致，因此本研究将多数投票机制引入到使用本地 LLM 的情感分析模型中。通过对餐厅评价进行三项分析，我们展示了使用中等规模模型进行多次尝试的多数投票比使用大型模型单次尝试产生更稳健的结果。此外，我们进一步分析了每个方面对整体评估的影响。
引用
@article{arxiv.2407.13069,
title = {Dynamic Sentiment Analysis with Local Large Language Models using Majority Voting: A Study on Factors Affecting Restaurant Evaluation},
author = {Junichiro Niimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13069},
year = {2024}
}
备注
This manuscript is under peer review