論文の概要: RAEmoLLM: Retrieval Augmented LLMs for Cross-Domain Misinformation Detection Using In-Context Learning based on Emotional Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11093v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 22:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 19:03:42.125882
• Title: RAEmoLLM: Retrieval Augmented LLMs for Cross-Domain Misinformation Detection Using In-Context Learning based on Emotional Information
• Title（参考訳）: RAEmoLLM:感情情報に基づくインコンテキスト学習を用いたドメイン間誤情報検出のための検索用LLM
• Authors: Zhiwei Liu, Kailai Yang, Qianqian Xie, Christine de Kock, Sophia Ananiadou, Eduard Hovy,
• Abstract要約: RAEmoLLMは、感情情報に基づくコンテキスト内学習を用いて、クロスドメインの誤情報検出に対処する最初のフレームワークである。 感情を意識したLLMを適用して、感情埋め込みの検索データベースを構築する。 その結果,RAEmoLLMは3つのデータセットのゼロショット法と比較して大幅な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.059869205457815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Misinformation is prevalent in various fields such as education, politics, health, etc., causing significant harm to society. However, current methods for cross-domain misinformation detection rely on time and resources consuming fine-tuning and complex model structures. With the outstanding performance of LLMs, many studies have employed them for misinformation detection. Unfortunately, they focus on in-domain tasks and do not incorporate significant sentiment and emotion features (which we jointly call affect). In this paper, we propose RAEmoLLM, the first retrieval augmented (RAG) LLMs framework to address cross-domain misinformation detection using in-context learning based on affective information. It accomplishes this by applying an emotion-aware LLM to construct a retrieval database of affective embeddings. This database is used by our retrieval module to obtain source-domain samples, which are subsequently used for the inference module's in-context few-shot learning to detect target domain misinformation. We evaluate our framework on three misinformation benchmarks. Results show that RAEmoLLM achieves significant improvements compared to the zero-shot method on three datasets, with the highest increases of 20.69%, 23.94%, and 39.11% respectively. This work will be released on https://github.com/lzw108/RAEmoLLM.
• Abstract（参考訳）: 誤報は教育、政治、健康など様々な分野で普及し、社会に大きな害を与えている。 しかし、ドメイン間の誤情報検出の現在の手法は、微調整と複雑なモデル構造を消費する時間と資源に依存している。 LLMの優れた性能により、誤情報検出に多くの研究が使われている。 残念なことに、彼らはドメイン内のタスクに重点を置いており、重要な感情や感情的特徴(私たちが共同で感情と呼ぶもの)を組み込んでいません。 本稿では、感情情報に基づくテキスト内学習を用いたクロスドメイン誤情報検出のための、最初の検索拡張(RAG)LLMフレームワークであるRAEmoLLMを提案する。 感情を意識したLLMを適用して、感情埋め込みの検索データベースを構築する。 このデータベースは、検索モジュールがソースドメインのサンプルを取得するために使用し、その後、ターゲットドメインの誤情報を検出するために、推論モジュールのテキスト内数ショット学習に使用される。 3つの誤情報ベンチマークでフレームワークを評価した。 その結果、RAEmoLLMは3つのデータセットのゼロショット法と比較して大幅に改善され、最高値は20.69%、23.94%、39.11%となった。 この作業はhttps://github.com/lzw108/RAEmoLLMで公開される。

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