Können Generative KI-Modelle tiefere Stimmungen erfassen als traditionelle Deep-Learning-Algorithmen?

Neueste Fortschritte im Bereich des Deep Learning haben zur Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz (KI)-Modelle geführt, die bemerkenswerte Leistungen bei komplexen Aufgaben des Sprachverständnisses gezeigt haben. Diese Studie schlägt eine Bewertung traditioneller Deep-Learning-Algorithmen und generativer KI-Modelle für die Sentiment-Analyse vor. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass RoBERTa alle Modelle, einschließlich ChatGPT und Bard, übertrifft, was darauf hindeutet, dass generative KI-Modelle noch nicht in der Lage sind, die Nuancen und Feinheiten von Stimmungen im Text zu erfassen. Wir bieten wertvolle Einblicke in die Stärken und Schwächen unterschiedlicher Modelle für die Sentiment-Analyse und geben Forschern und Praktikern eine Orientierungshilfe bei der Auswahl geeigneter Modelle für ihre Aufgaben.