論文の概要: Exploring the Potential of Large Language Models in Computational Argumentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09022v3
• Date: Mon, 1 Jul 2024 09:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 17:30:47.171146
• Title: Exploring the Potential of Large Language Models in Computational Argumentation
• Title（参考訳）: 計算論における大規模言語モデルの可能性を探る
• Authors: Guizhen Chen, Liying Cheng, Luu Anh Tuan, Lidong Bing,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、文脈を理解し、自然言語を生成するという印象的な能力を実証している。 この研究は、ChatGPT、Flanモデル、LLaMA2モデルなどのLLMをゼロショットと少数ショットの両方で評価することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.85665903448207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational argumentation has become an essential tool in various domains, including law, public policy, and artificial intelligence. It is an emerging research field in natural language processing that attracts increasing attention. Research on computational argumentation mainly involves two types of tasks: argument mining and argument generation. As large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in understanding context and generating natural language, it is worthwhile to evaluate the performance of LLMs on diverse computational argumentation tasks. This work aims to embark on an assessment of LLMs, such as ChatGPT, Flan models, and LLaMA2 models, in both zero-shot and few-shot settings. We organize existing tasks into six main categories and standardize the format of fourteen openly available datasets. In addition, we present a new benchmark dataset on counter speech generation that aims to holistically evaluate the end-to-end performance of LLMs on argument mining and argument generation. Extensive experiments show that LLMs exhibit commendable performance across most of the datasets, demonstrating their capabilities in the field of argumentation. Our analysis offers valuable suggestions for evaluating computational argumentation and its integration with LLMs in future research endeavors.
• Abstract（参考訳）: 計算的議論は、法律、公共政策、人工知能など、様々な領域において欠かせない道具となっている。 自然言語処理における新たな研究分野であり、注目を集めている。 計算的議論に関する研究は、主に議論マイニングと議論生成の2つのタイプのタスクを含む。 大規模言語モデル(LLM)は,文脈の理解と自然言語生成に優れた能力を発揮しているため,多種多様な計算議論タスクにおいて,LLMの性能を評価することに意義がある。 この研究は、ChatGPT、Flanモデル、LLaMA2モデルなどのLLMをゼロショットと少数ショットの両方で評価することを目的としている。 既存のタスクを6つの主要なカテゴリに整理し、14の公開データセットのフォーマットを標準化します。 さらに,LLMの終末性能を議論マイニングと議論生成の両面から評価することを目的とした,対向音声生成のための新しいベンチマークデータセットを提案する。 広範囲にわたる実験により、LLMはほとんどのデータセットで高い性能を示し、議論の分野におけるそれらの能力を実証している。 我々の分析は,今後の研究における計算論証の評価とLLMとの統合について,重要な提案を提供する。

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