Revisiting Weimar Film Reviewers’ Sentiments: Integrating Lexicon-Based Sentiment Analysis with Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
Film reviews are an obvious area for the application of sentiment analysis, but while this is common in the field of computer science, it has been mostly absent in film studies. Film scholars have quite rightly been skeptical of such techniques due to their inability to grasp nuanced critical texts. Recent technological developments have, however, given us cause to re-evaluate the usefulness of automated sentiment analysis for historical film reviews. The release of ever more sophisticated Large Language Models (LLMs) has shown that their capacity to handle nuanced language could overcome some of the shortcomings of lexicon-based sentiment analysis. Applying it to historical film reviews seemed logical and promising to us. Some of our early optimism was misplaced: while LLMs, and in particular ChatGPT, proved indeed to be much more adept at dealing with nuanced language, they are also difficult to control and implement in a consistent and reproducible way -- two things that lexicon-based sentiment analysis excels at. Given these contrasting sets of strengths and weaknesses, we propose an innovative solution which combines the two, and has more accurate results. In a two-step process, we first harness ChatGPT's more nuanced grasp of language to undertake a verbose sentiment analysis, in which the model is prompted to explain its judgment of the film reviews at length. We then apply a lexicon-based sentiment analysis (with Python's NLTK library and its VADER lexicon) to the result of ChatGPT's analysis, thus achieving systematic results. When applied to a corpus of 80 reviews of three canonical Weimar films (*Das Cabinet des Dr. Caligari*, *Metropolis* and *Nosferatu*), this approach successfully recognized the sentiments of 88.75% of reviews, a considerable improvement when compared to the accuracy rate of the direct application of VADER to the reviews (66.25%). These results are particularly impressive given that this corpus is especially challenging for automated sentiment analysis, with a prevalence of macabre themes, which can easily trigger falsely negative results, and a high number of mixed reviews. We believe this hybrid approach could prove useful for application in large corpora, for which close reading of all reviews would be humanly impossible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».