論文の概要: Is Sarcasm Detection A Step-by-Step Reasoning Process in Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12725v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 16:42:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 16:16:05.209953
• Title: Is Sarcasm Detection A Step-by-Step Reasoning Process in Large Language Models?
• Title（参考訳）: サルカスム検出は大規模言語モデルにおけるステップバイステップ推論プロセスか?
• Authors: Ben Yao, Yazhou Zhang, Qiuchi Li, Jing Qin,
• Abstract要約: 本稿ではSarcasmCueという新しいプロンプトフレームワークを紹介する。 これには4つのプロンプト戦略、$viz.$ chain of contradiction (CoC)、Graph of cues (GoC)、baging of cues (BoC)、 tensor of cues (ToC)が含まれる。 提案した4つのプロンプト法は,標準IOプロンプト法,CoT,ToTをかなりのマージンで上回り,非シーケンシャルプロンプト法は一般的には逐次プロンプト法よりも上であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.222198659253056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Elaborating a series of intermediate reasoning steps significantly improves the ability of large language models (LLMs) to solve complex problems, as such steps would evoke LLMs to think sequentially. However, human sarcasm understanding is often considered an intuitive and holistic cognitive process, in which various linguistic, contextual, and emotional cues are integrated to form a comprehensive understanding of the speaker's true intention, which is argued not be limited to a step-by-step reasoning process. To verify this argument, we introduce a new prompting framework called SarcasmCue, which contains four prompting strategies, $viz.$ chain of contradiction (CoC), graph of cues (GoC), bagging of cues (BoC) and tensor of cues (ToC), which elicits LLMs to detect human sarcasm by considering sequential and non-sequential prompting methods. Through a comprehensive empirical comparison on four benchmarking datasets, we show that the proposed four prompting methods outperforms standard IO prompting, CoT and ToT with a considerable margin, and non-sequential prompting generally outperforms sequential prompting.
• Abstract（参考訳）: 一連の中間推論ステップを共同作業することで、LLMを逐次的に考えさせるような複雑な問題を解くための大きな言語モデル(LLM)の能力が大幅に向上する。 しかし、人間の皮肉理解は直感的で全体論的認知過程と見なされ、様々な言語的、文脈的、感情的な手がかりが統合され、話者の真の意図を包括的に理解する。 この議論を検証するために、SarcasmCueと呼ばれる新しいプロンプトフレームワークを導入し、これには4つのプロンプト戦略である$vizが含まれている。 $ chain of contradiction (CoC)、 graph of cues (GoC)、 bagging of cues (BoC)、 tensor of cues (ToC) は、逐次的および非逐次的プロンプト法を考慮し、LLMにヒトの皮肉を検知させる。 4つのベンチマークデータセットの包括的比較により,提案手法は標準IOプロンプト,CoT,ToTをかなりのマージンで上回り,非シーケンシャルプロンプトはシーケンシャルプロンプトを上回る結果が得られた。

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