Improving In-Context Learning with Prediction Feedback for Sentiment Analysis
Improving In-Context Learning with Prediction Feedback for Sentiment Analysis [45.5] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習(ICL)パラダイムを通じて感情分析において有望な結果を得た。 人間のフィードバックによる理解の調整能力にインスパイアされた本論文は,事前の予測とフィードバックを取り入れたICLを強化する。 9つの感情分析データセットによる実験結果から,従来のICL法よりもフレームワークが優れていることが示され,平均F1改善率は5.95%となった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 05 Jun 2024 04:04:08 GMT)
「(1) acquiring prior predictions of LLMs, (2) devising predictive feedback based on correctness, and (3) leveraging a feedbackdriven prompt to refine sentiment understanding.」と、実利用時に「予測結果へのFeedback付きのデータ」を入れICLを行うことで性能を改善。