Bruk av ChatGPT for klassifisering av byggesaksdokumenter: En studie i prompt engineering

Abstract

Denne masteroppgaven undersøker hvordan ChatGPT, en avansert språkmodell utviklet av OpenAI, kan anvendes for å effektivisere nyhetsdeteksjon og -produksjon. Hovedmålet er å utvikle en pipelinje som kan klassifisere byggesaksdokumenter som nyhetsverdige eller ikke, basert på deres innhold og relevans. Det blir også presentert en løsning for forhåndsbehandling av data som del av pipelinjen.

Gjennom en iterativ designprosess ble forskjellige prompt-strategier testet, inkludert zero-shot, few-shot, chain-of-thought og tree-of-thought. Resultatene viser at avanserte prompting-teknikker klarer å klassifisere byggesaksdokumenter med høy nøyaktighet, og kan bidra til å effektivisere arbeidet til journalister.

Oppgaven konkluderer med at ChatGPT har betydelig potensial for å støtte journalistisk arbeid med en gjennomsnittlig klassifiseringsnøyaktighet på 77%, og presenterer også muligheter for videre forskning for å forbedre modellens nøyaktighet og redusere risikoen for feilinformasjon.