論文の概要: Leveraging Machine-Generated Rationales to Facilitate Social Meaning Detection in Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19545v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 21:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 18:22:04.918883
• Title: Leveraging Machine-Generated Rationales to Facilitate Social Meaning Detection in Conversations
• Title（参考訳）: 会話における社会的意味検出のための機械生成規則の活用
• Authors: Ritam Dutt, Zhen Wu, Kelly Shi, Divyanshu Sheth, Prakhar Gupta, Carolyn Penstein Rose,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した一般化可能な分類手法を提案する。 我々は、視覚的な手がかりと基礎となる社会的意味を結びつけるテキスト説明を抽出するために、多面的プロンプトを設計する。 本研究は,2つの社会的意味検出タスクに対して,ドメイン内分類,ゼロショット,少数ショットドメイン転送に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.586958232275501
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a generalizable classification approach that leverages Large Language Models (LLMs) to facilitate the detection of implicitly encoded social meaning in conversations. We design a multi-faceted prompt to extract a textual explanation of the reasoning that connects visible cues to underlying social meanings. These extracted explanations or rationales serve as augmentations to the conversational text to facilitate dialogue understanding and transfer. Our empirical results over 2,340 experimental settings demonstrate the significant positive impact of adding these rationales. Our findings hold true for in-domain classification, zero-shot, and few-shot domain transfer for two different social meaning detection tasks, each spanning two different corpora.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,会話における暗黙的に符号化された社会的意味の検出を容易にするために,Large Language Models(LLM)を利用した一般化可能な分類手法を提案する。 我々は、視覚的手がかりと社会的意味を結び付ける推論のテキスト的説明を抽出するために、多面的プロンプトを設計する。 これらの抽出された説明や合理性は、会話の理解と伝達を容易にするために会話テキストの拡張として機能する。 2,340以上の実験結果から, 有意な有意な有意な影響が示された。 本研究は,2つの社会的意味検出タスクに対して,ドメイン内分類,ゼロショット,少数ショットドメイン転送に有効である。

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