Podrobno

Generative AI in pragmatics : assessing the accuracy of automated speech act classification in Pinter’s The birthday party
ID Todorović, Tadej (Avtor), ID Flogie, Andrej (Avtor), ID Hari, Daniel (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (168,71 KB)
MD5: 71975370DB97AE968BDFF54E11D354B0
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://journals.uni-lj.si/elope/article/view/2195 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
This study explores the feasibility of using generative AI (ChatGPT, Gemini, and DeepSeek) to automate speech act annotation in Harold Pinter's play The Birthday Party. Three chatbots - ChatGPT, Gemini, and DeepSeek - were tested under three scenarios varying in the amount of theoretical material provided. Each chatbot's output was compared to a manually annotated reference via a Python script measuring classification accuracy. Scenario 2 produced the highest accuracy overall (75-82%), while Scenario 1 underperformed, owing to incorrect reliance on external typologies, and Scenario 3 showed signs of overfitting. ChatGPT o1 emerged as the most accurate model, achieving 82% accuracy in Scenario 2. The findings suggest that GenAI chatbots can serve as valuable preliminary annotators when good prompt-engineering and well-curated theoretical material are provided. Future research could extend this methodology to more context-dependent texts, further refining prompt-engineering strategies and exploring larger linguistic corpora.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:pragmatics, speech act analyses, ChatGPT, DeepSeek, Gemini
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FF - Filozofska fakulteta
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Datum objave:01.01.2025
Leto izida:2025
Št. strani:Str. 19-34
Številčenje:Vol. 22, no. 1
PID:20.500.12556/RUL-180084 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:81’33:821.111.09-2]:004.89
ISSN pri članku:1581-8918
DOI:10.4312/elope.22.1.19-34 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:241882115 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:02.03.2026
Število ogledov:235
Število prenosov:113
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:ELOPE : English language overseas perspectives and enquiries
Skrajšan naslov:ELOPE
Založnik:Slovensko društvo za angleške študije, Slovensko društvo za angleške študije, Znanstvena založba Filozofske fakultete Univerze v Ljubljani, Založba Univerze v Ljubljani
ISSN:1581-8918
COBISS.SI-ID:212890112 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY-NC-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.sl
Opis:Licenca Creative Commons, ki prepoveduje komercialno uporabo in zahteva, da uporabnik predelana dela objavi z enako licenco.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Generativna umetna inteligenca v pragmatiki : analiza natančnosti samodejne klasifikacije govornih dejanj v Pinterjevi drami Zabava za rojstni dan
Izvleček:
Študija raziskuje smiselnost rabe generativne umetne inteligence (ChatGPT, Gemini in DeepSeek) za avtomatizacijo anotacije govornih dejanj v Pinterjevi drami Zabava za rojstni dan. Trije klepetalni roboti - ChatGPT, Gemini in DeepSeek - so bili testirani v treh scenarijih, ki so se razlikovali glede na obseg predloženega teoretičnega gradiva. Rezultati vsakega klepetalnega robota so bili primerjani z ročno anotirano različico s pomočjo Python skripte, ki je izmerila natančnost klasifikacije. Scenarij 2 je na splošno dosegel najvišjo natančnost (75-82 %), medtem ko je bil scenarij 1 zaradi neustreznega zanašanja na tuje tipologije preslab, scenarij 3 pa je kazal znake preprileganja (angl. overfitting). ChatGPT o1 se je izkazal za najnatančnejši model, saj je v scenariju 2 dosegel 82-odstotno zanesljivost. Ugotovitve kažejo, da lahko klepetalni roboti GEN-UI služijo kot koristni predhodni anotatorji, če so na voljo dobro zasnovani pozivi in dobro pripravljeno teoretično gradivo. Prihodnje raziskave bi lahko to metodologijo razširile na besedila, ki so bolj odvisna od konteksta, nadalje izpopolnile strategije inženiringa pozivov in raziskale večje jezikovne korpuse.

Ključne besede:pragmatika, analiza govornih dejanj, umetna inteligenca, ChatGPT, DeepSeek, Gemini

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. ELOPE

Nazaj