Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can Large Language Models Address Open-Target Stance Detection?

論文の概要: Can Large Language Models Address Open-Target Stance Detection?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00222v2
Date: Tue, 10 Sep 2024 12:57:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 22:22:10.045795
Title: Can Large Language Models Address Open-Target Stance Detection?
Title（参考訳）: 大規模言語モデルはオープンターゲットスタンス検出に対処できるか?
Authors: Abu Ubaida Akash, Ahmed Fahmy, Amine Trabelsi,
Abstract要約: スタンス検出(SD)は、典型的には"favor"、"against"、"neutral"とラベル付けされた、ターゲットに対するテキストの位置を評価する。オープンターゲットスタンス検出(OTSD, Open-Target Stance Detection)を導入する。姿勢検出では、LLMは明示的なシナリオでは優れているが、非明示的なシナリオでは失敗する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7032245866317618
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Stance detection (SD) assesses a text's position towards a target, typically labeled as "favor," "against," or "neutral." We introduce Open-Target Stance Detection (OTSD), where targets are neither seen during training nor provided as input. Evaluating Large Language Models (LLMs) like GPT-3.5, GPT-4o, Llama 3, and Mistral, we compare their performance with the Target-Stance Extraction (TSE) approach, which has the advantage of using predefined targets. LLMs perform better than TSE in target generation when the real target is explicitly and not explicitly mentioned in the text. For stance detection, LLMs perform better in explicit scenarios but fail in non-explicit ones.
Abstract（参考訳）: スタンス検出(SD)は、テキストの位置を目標に向けて評価し、通常、"favor"、"against"、"neutral"とラベル付けされる。オープンターゲットスタンス検出(OTSD, Open-Target Stance Detection)を導入する。 GPT-3.5, GPT-4o, Llama 3, Mistral などの大規模言語モデル (LLMs) の評価を行い, その性能を, 事前定義された目標を用いたTSE (Target-Stance extract) アプローチと比較した。 LLMは、実際のターゲットが明示的に記述され、テキストに明示的に言及されていないときに、ターゲット生成においてTSEよりもパフォーマンスがよい。姿勢検出では、LLMは明示的なシナリオでは優れているが、非明示的なシナリオでは失敗する。

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