Recently, ChatGPT has attracted great attention from both industry and academia due to its surprising abilities in natural language understanding and generation. We are particularly curious about whether it can achieve promising performance on one of the most complex tasks in aspect-based sentiment analysis, i.e., extracting aspect-category-opinion-sentiment quadruples from texts. To this end, in this paper we develop a specialized prompt template that enables ChatGPT to effectively tackle this complex quadruple extraction task. Further, we propose a selection method on few-shot examples to fully exploit the in-context learning ability of ChatGPT and uplift its effectiveness on this complex task. Finally, we provide a comparative evaluation on ChatGPT against existing state-of-the-art quadruple extraction models based on four public datasets and highlight some important findings regarding the capability boundaries of ChatGPT in the quadruple extraction.


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ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
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