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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최슬기 (세종대학교) 탁진영 (세종대학교)
저널정보
미래영어영문학회 영어영문학 영어영문학 제29권 제3호
발행연도
2024.8
수록면
49 - 67 (19page)
DOI
10.46449/MJELL.2024.08.29.3.49

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This study investigates the nature of good and bad prompts extracted from Hugging Face datasets using the LFTK (Linguistic Feature Tool Kit) package and analyzes the correlation of the linguistic features of good and bad prompts through Spearman’s Rank Correlation Analysis. Then, this study is to provide efficient prompting strategies from the perspective of linguistics, in order to reduce hallucination generated by Artificial Intelligence which contains false or misleading information. The results of this paper reveal that certain linguistic features, such as linguistic units (i.e., characters, syllables, words, categories), text difficulty, and lexical diversity, can affect the quality of prompts. Specifically, the length of sentences and words, word difficulty, the use of nouns and determiners, and the frequency of commonly used words are found to be significant factors when prompting. In conclusion, this paper may contribute to providing Generative AI users with guidelines on how to make linguistically well-crafted prompts with high quality.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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