論文の概要: A Logically Consistent Chain-of-Thought Approach for Stance Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16054v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 13:54:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 14:57:24.450313
• Title: A Logically Consistent Chain-of-Thought Approach for Stance Detection
• Title（参考訳）: ステンス検出のための論理的に一貫性のあるチェーン・オブ・サートアプローチ
• Authors: Bowen Zhang, Daijun Ding, Liwen Jing and Hu Huang
• Abstract要約: ゼロショット姿勢検出(ZSSD)は、見えない標的に対する姿勢を検出することを目的としている。 本稿では,ZSSDのためのLC-CoT (Logically Consistent Chain-of-Thought) という新しいアプローチを提案する。 LC-CoTは、関連性および論理的に健全な知識抽出を保証することにより、姿勢検出を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.895189262775054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot stance detection (ZSSD) aims to detect stances toward unseen targets. Incorporating background knowledge to enhance transferability between seen and unseen targets constitutes the primary approach of ZSSD. However, these methods often struggle with a knowledge-task disconnect and lack logical consistency in their predictions. To address these issues, we introduce a novel approach named Logically Consistent Chain-of-Thought (LC-CoT) for ZSSD, which improves stance detection by ensuring relevant and logically sound knowledge extraction. LC-CoT employs a three-step process. Initially, it assesses whether supplementary external knowledge is necessary. Subsequently, it uses API calls to retrieve this knowledge, which can be processed by a separate LLM. Finally, a manual exemplar guides the LLM to infer stance categories, using an if-then logical structure to maintain relevance and logical coherence. This structured approach to eliciting background knowledge enhances the model's capability, outperforming traditional supervised methods without relying on labeled data.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット姿勢検出(ZSSD)は、見えない標的に対する姿勢を検出することを目的としている。 視野と見えない対象間の伝達可能性を高めるために背景知識を組み込むことが、ZSSDの主要なアプローチである。 しかし、これらの手法は、しばしば知識とタスクの切り離しに苦労し、その予測に論理的一貫性を欠いている。 これらの問題に対処するために,ZSSDのためのLC-CoT(Logically Consistent Chain-of-Thought)という新しいアプローチを導入する。 LC-CoTは3段階のプロセスを採用している。 当初は補足的な外部知識が必要かどうかを評価する。 その後、APIコールを使用してこの知識を検索し、別個のLLMで処理できる。 最後に、手動の見習い者がLLMを誘導して姿勢カテゴリーを推論し、if-then論理構造を用いて関連性と論理コヒーレンスを維持する。 背景知識を排除するこの構造化アプローチは、従来の教師付きメソッドよりもラベル付きデータに頼ることなく、モデルの能力を高める。

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