文献类型：期刊文章

作　　者：张亚洲[1,2] 王梦遥[1] 戎璐[3] 俞洋[1] 赵东明[4] 秦璟[2]

ZHANG Yazhou;WANG Mengyao;RONG Lu;YU Yang;ZHAO Dongming;QIN Jing(School of Software Engineering,Zhengzhou University of Light Industry,Zhengzhou 450002;School of Nursing,The Hong Kong Polytechnic University,Hong Kong 999077,China;Human Resources Office,Zhengzhou University of Light Industry,Zhengzhou 450002;Artificial Intelligence Laboratory,China Mobile Communication Group Tianjin Co,Tianjin 300020)

机构地区：[1]郑州轻工业大学软件学院,郑州450002 [2]香港理工大学护理学院,中国香港999077 [3]郑州轻工业大学人事处,郑州450002 [4]中国移动通信集团天津有限公司人工智能实验室,天津3000201

出　　处：《北京大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金青年基金(62006212);中国博士后科学基金(2023M733907);信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室开放基金(CPSDSC202103);Project of Strategic Importance Grant of the Hong Kong Polytechnic University(1-ZE2Q)资助。

年　　份：2024

卷　　号：60

期　　号：1

起止页码：43-52

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2023、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EI、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了探索ChatGPT情感分析能力以及对主观性和隐喻性理解的潜力,将ChatGPT在5个情感、幽默与隐喻基准数据集上展开评估,通过与领域内最前沿的模型对比,讨论其在不同任务上的优势与局限。此外,还通过对比ChatGPT与人类在情感分析中的性能差别,发现ChatGPT在情感、幽默与隐喻任务上与人类结果分别相差9.52%,16.64%和6.69%。实验结果表明,尽管ChatGPT在对话生成方面获得最佳表现,但是其在情感理解方面仍具有改进的潜力。最后,通过改善提示模板,调查ChatGPT在情感理解场景下对提示模板的敏感性。

关 键 词：ChatGPT  情感分析 幽默检测  隐喻识别  

分 类 号：TP391.1] TP18[计算机类]