Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chain of Stance: Stance Detection with Large Language Models

論文の概要: Chain of Stance: Stance Detection with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04649v1
Date: Sat, 3 Aug 2024 16:30:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 04:16:58.051434
Title: Chain of Stance: Stance Detection with Large Language Models
Title（参考訳）: スタンスの連鎖:大規模言語モデルを用いたスタンス検出
Authors: Junxia Ma, Changjiang Wang, Hanwen Xing, Dongming Zhao, Yazhou Zhang,
Abstract要約: スタンス検出は自然言語処理(NLP)におけるアクティブタスクである我々は、Stance (CoS) の textitChain と呼ばれる新しいプロンプト手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.528201746844624
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Stance detection is an active task in natural language processing (NLP) that aims to identify the author's stance towards a particular target within a text. Given the remarkable language understanding capabilities and encyclopedic prior knowledge of large language models (LLMs), how to explore the potential of LLMs in stance detection has received significant attention. Unlike existing LLM-based approaches that focus solely on fine-tuning with large-scale datasets, we propose a new prompting method, called \textit{Chain of Stance} (CoS). In particular, it positions LLMs as expert stance detectors by decomposing the stance detection process into a series of intermediate, stance-related assertions that culminate in the final judgment. This approach leads to significant improvements in classification performance. We conducted extensive experiments using four SOTA LLMs on the SemEval 2016 dataset, covering the zero-shot and few-shot learning setups. The results indicate that the proposed method achieves state-of-the-art results with an F1 score of 79.84 in the few-shot setting.
Abstract（参考訳）: スタンス検出は、テキスト内の特定のターゲットに対する著者の姿勢を特定することを目的として、自然言語処理(NLP)において活発なタスクである。大規模言語モデル(LLM)の言語理解能力と百科事典的事前知識から,姿勢検出におけるLLMの可能性を探究する方法が注目されている。大規模データセットによる微調整にのみ焦点をあてる既存のLCMベースのアプローチとは異なり、我々は新しいプロンプト法である「textit{Chain of Stance} (CoS)」を提案する。特に、LSMを専門家のスタンス検出装置として位置づけ、スタンス検出プロセスを最終判断に終止符を打つ一連の中間的、スタンス関連アサーションに分解する。このアプローチは、分類性能を大幅に改善する。我々はSemEval 2016データセット上で4つのSOTA LLMを用いて広範囲に実験を行い、ゼロショットと少数ショットの学習設定をカバーした。提案手法は,F1スコアが79.84であり,この結果が得られたことを示唆する。

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