Linguistic ambiguity analysis in ChatGPT

要約

言語のあいまいさは、自然言語処理 (NLP) システムにおける主な課題の 1 つであり、常にそうでした。
BERT、T5、または最近の InstructGPT などの最新の Transformer アーキテクチャは、多くの NLP 分野でいくつかの印象的な改善を達成しましたが、まだやるべきことがたくさんあります。
ChatGPT によって引き起こされた騒動に動機付けられたこの論文では、言語の曖昧さ、その多様性、および現代の NLP におけるそれらの関連性を紹介し、広範な経験的分析を実行します。
ChatGPT の長所と短所、およびこのモデルを最大限に活用するための戦略が明らかになります。

要約(オリジナル)

Linguistic ambiguity is and has always been one of the main challenges in Natural Language Processing (NLP) systems. Modern Transformer architectures like BERT, T5 or more recently InstructGPT have achieved some impressive improvements in many NLP fields, but there is still plenty of work to do. Motivated by the uproar caused by ChatGPT, in this paper we provide an introduction to linguistic ambiguity, its varieties and their relevance in modern NLP, and perform an extensive empiric analysis. ChatGPT strengths and weaknesses are revealed, as well as strategies to get the most of this model.

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