GPT-4 as an X data annotator: Unraveling its performance on a stance classification task
Notice bibliographique
Résumé
Data annotation in NLP is a costly and time-consuming task, traditionally handled by human experts who require extensive training to enhance the task-related background knowledge. Besides, labeling social media texts is particularly challenging due to their brevity, informality, creativity, and varying human perceptions regarding the sociocultural context of the world. With the emergence of GPT models and their proficiency in various NLP tasks, this study aims to establish a performance baseline for GPT-4 as a social media text annotator. To achieve this, we employ our own dataset of tweets, expertly labeled for stance detection with full inter-rater agreement among three annotators. We experiment with three techniques: Zero-shot, Few-shot, and Zero-shot with Chain-of-Thoughts to create prompts for the labeling task. We utilize four training sets constructed with different label sets, including human labels, to fine-tune transformer-based large language models and various combinations of traditional machine learning models with embeddings for stance classification. Finally, all fine-tuned models undergo evaluation using a common testing set with human-generated labels. We use the results from models trained on human labels as the benchmark to assess GPT-4's potential as an annotator across the three prompting techniques. Based on the experimental findings, GPT-4 achieves comparable results through the Few-shot and Zero-shot Chain-of-Thoughts prompting methods. However, none of these labeling techniques surpass the top three models fine-tuned on human labels. Moreover, we introduce the Zero-shot Chain-of-Thoughts as an effective strategy for aspect-based social media text labeling, which performs better than the standard Zero-shot and yields results similar to the high-performing yet expensive Few-shot approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».