大规模语言模型（LLMs）中的语义歧义分析

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本研究旨在分析和讨论 ChatGPT 和 Gemini 等模型中的语言歧义，关注巴西葡萄牙语中的语义、句法和词汇歧义。通过创建一个包含 120 个歧义和非歧义句子的语料库，进行分类、解释和消除歧义。结果经过定性分析和基于回答准确性的定量评估，证明了即使是像 ChatGPT 和 Gemini 这样先进的模型在回答中也存在错误和不足，解释通常是不一致的。此外，准确性达到了 49.58％的峰值，表明有必要进行有监督学习的描述性研究。

使用LLM的自动情感分析在学术研究和工业应用中越来越普遍。研究发现不同模型和评估的人类语言之间存在性能偏见和不一致。研究提供了自动情感分析评估的标准化方法，并呼吁改进算法和基础数据。