LLM afektiivsete tõlgendusdimensioonide hindajana

Abstract

Tõlgendusteooriad käsitlevad afekti, kui subjektiivse kognitiivse protsessi tulemusena tekkivat reaktsiooni. Tänapäeva tekstipõhises suhtlusest küllastunud maailmas, võivad suurtel keelemudelitel (LLM) põhinevad tehnoloogiad pakkuda paindlikku ja kiiresti kohaldatavat täiendust inimeste olukorra analüüsi nõudvatele lahendustele. Käesolevas töös testisime üldkasutatava LLM lahenduse OpenAI GPT-4 reliaablust ja täpsust inimeste emotsionaalsete olukordade kirjelduste tõlgendamisel. Leidsime, et küsimustiku kontekst, üksiküsimuste tähendusväli, skaala sõnaline tähendus, sündmuste kirjelduste pikkus ja GPT-4-le omased teoreetilised seosed täpsust ja tõlgenduste- vahelisi seoseid mõjutavad.