Irony Detection, Reasoning and Understanding in Zero-shot Learning

要約

皮肉は、ソーシャルメディアの強力な比ur的な言語（FL）であり、推奨システム、誤った情報チェック、センチメント分析など、さまざまなNLPタスクを誤解させる可能性があります。
この種の微妙な言語の暗黙の意味を理解することは、NLPタスクに対するIronyのマイナスの影響を緩和するために不可欠です。
ただし、皮肉を理解するためのモデルを構築することは、文字通りの解釈とは反対または異なる意味を伝えるための文脈、トーン、および微妙な手がかりにしばしば依存する複雑な言語の形式であるため、独自の課題のセットを提示します。
ChatGptなどの大規模な言語モデルは、暗黙的でコンテキスト情報をキャプチャできるようになります。
この研究では、6つの異なるジャンルの皮肉検出データセットにわたる皮肉検出に関するCHATGPTの一般化、推論、理解能力を調査します。
私たちの調査結果は、ChatGptが言語の理解と推論能力を強化しているように見えることを示唆しています。
しかし、エンジニアリングの迅速な設計には非常に注意する必要があります。
したがって、他の最先端のChatGptゼロショットアプローチと比較して、皮肉検出の精度、皮肉の理解を改善し、より効果的な説明を達成するために、迅速なエンジニアリング設計フレームワークIDADPを提案します。
また、フレームワークの下で生成された実践がLLMSの一般化問題を解決するための約束されたソリューションである可能性が高いことを実験で確認してください。

要約(オリジナル)

Irony is a powerful figurative language (FL) on social media that can potentially mislead various NLP tasks, such as recommendation systems, misinformation checks, and sentiment analysis. Understanding the implicit meaning of this kind of subtle language is essential to mitigate irony’s negative impact on NLP tasks. However, building models to understand irony presents a unique set of challenges, because irony is a complex form of language that often relies on context, tone, and subtle cues to convey meaning that is opposite or different from the literal interpretation. Large language models, such as ChatGPT, are increasingly able to capture implicit and contextual information. In this study, we investigate the generalization, reasoning and understanding ability of ChatGPT on irony detection across six different genre irony detection datasets. Our findings suggest that ChatGPT appears to show an enhanced language understanding and reasoning ability. But it needs to be very careful in prompt engineering design. Thus, we propose a prompt engineering design framework IDADP to achieve higher irony detection accuracy, improved understanding of irony, and more effective explanations compared to other state-of-the-art ChatGPT zero-shot approaches. And ascertain via experiments that the practice generated under the framework is likely to be the promised solution to resolve the generalization issues of LLMs.

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