BriefGPT - AI 论文速递
·
评价患者评论的人工和基于语言模型的情感标注的中立性的困难性
💡
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
研究发现，训练数据的质量和数量比模型类型更重要。当训练集足够大时，模型性能接近标注者一致性。定期监视标注者一致性可改善训练数据集和模型性能。人们认为情感类别是有序的。
🎯
关键要点
- 训练数据的质量和数量比模型类型更重要。
- 当训练集足够大时，模型性能接近标注者一致性。
- 定期监视标注者一致性可改善训练数据集和模型性能。
- 情感类别（消极的、中性的和积极的）被认为是有序的。
➡️
