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Do we still Need Human Annotators? Prompting Large Language Models for Aspect Sentiment Quad Prediction

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-774474
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.77447
Hellwig, Nils Constantin ; Fehle, Jakob ; Kruschwitz, Udo ; Wolff, Christian
[img]Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
arxiv
(3MB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 29 Jul 2025 04:53




Zusammenfassung

Aspect sentiment quadruple prediction (ASQP) facilitates a detailed understanding of opinions expressed in a text by identifying the opinion term, aspect term, aspect category and sentiment polarity for each opinion. However, annotating a full set of training examples to finetune models for ASQP is a resource-intensive process. In this study, we explore the capabilities of large language models ...

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