要約
因果関係は人間の認知の基本であり、さまざまな研究分野で注目を集めています。
テキスト データの量が増加するにつれ、テキスト データ内の因果関係を識別することが重要になり、因果関係テキスト マイニングは意味のあるパターンを抽出する上で極めて重要な役割を果たします。
この研究では、ChatGPT の因果的テキスト マイニング機能の包括的な評価を実施します。
まず、ドメイン固有のデータセットや英語以外のデータセットを含む、一般的な英語のデータセットを拡張するベンチマークを紹介します。
また、ChatGPT と以前のアプローチとの公正な比較を保証するための評価フレームワークも提供します。
最後に、私たちの分析では、因果テキストマイニングに ChatGPT を採用する際の限界と今後の課題について概説します。
具体的には、私たちの分析により、ChatGPT がさまざまなデータセットの優れた開始点として機能することが明らかになりました。
ただし、十分な量のトレーニング データが装備されている場合、以前のモデルは依然として ChatGPT のパフォーマンスを上回ります。
さらに、ChatGPT は、非因果シーケンスを誤って因果シーケンスとして認識する傾向があります。
これらの問題は、GPT-4 などのモデルの高度なバージョンではさらに顕著になります。
さらに、センテンシャル内/センテンシャル間および暗黙的因果関係の両方を含む、複雑な因果関係タイプを処理する際の ChatGPT の制約を強調します。
このモデルは、コンテキスト内学習とドメイン適応を効果的に活用するという課題にも直面しています。
この分野でのさらなる研究開発をサポートするためにコードを公開します。
要約(オリジナル)
Causality is fundamental in human cognition and has drawn attention in diverse research fields. With growing volumes of textual data, discerning causalities within text data is crucial, and causal text mining plays a pivotal role in extracting meaningful patterns. This study conducts comprehensive evaluations of ChatGPT’s causal text mining capabilities. Firstly, we introduce a benchmark that extends beyond general English datasets, including domain-specific and non-English datasets. We also provide an evaluation framework to ensure fair comparisons between ChatGPT and previous approaches. Finally, our analysis outlines the limitations and future challenges in employing ChatGPT for causal text mining. Specifically, our analysis reveals that ChatGPT serves as a good starting point for various datasets. However, when equipped with a sufficient amount of training data, previous models still surpass ChatGPT’s performance. Additionally, ChatGPT suffers from the tendency to falsely recognize non-causal sequences as causal sequences. These issues become even more pronounced with advanced versions of the model, such as GPT-4. In addition, we highlight the constraints of ChatGPT in handling complex causality types, including both intra/inter-sentential and implicit causality. The model also faces challenges with effectively leveraging in-context learning and domain adaptation. We release our code to support further research and development in this field.
arxiv情報
| 著者 | Takehiro Takayanagi,Masahiro Suzuki,Ryotaro Kobayashi,Hiroki Sakaji,Kiyoshi Izumi |
| 発行日 | 2024-02-23 11:50:18+00:00 |
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