从大到小而不失其精髓：利用ChatGPT进行文本增强以实现高效情感分析
计算与语言
2023-12-11 v1 人工智能
机器学习
摘要
在人工智能时代，数据如同黄金，但标注成本高昂。本文展示了利用ChatGPT进行情感分析文本增强来解决这一难题的突破性方案。我们利用ChatGPT的生成能力创建合成训练数据，这些数据显著提升了较小模型的性能，使其能与较大模型相媲美，甚至超越它们。这项创新使模型既高效又有效，从而在不牺牲质量的前提下降低了计算成本、推理时间和内存使用。我们的工作标志着在稳健情感分析模型的经济高效开发和部署方面取得了关键进展。
引用
@article{arxiv.2312.04720,
title = {From Big to Small Without Losing It All: Text Augmentation with ChatGPT for Efficient Sentiment Analysis},
author = {Stanisław Woźniak and Jan Kocoń},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.04720},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 9 figures, presented at ICDM Workshop: SENTIRE 2023