論文の概要: Language is Scary when Over-Analyzed: Unpacking Implied Misogynistic Reasoning with Argumentation Theory-Driven Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02519v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 08:27:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 19:41:01.662723
• Title: Language is Scary when Over-Analyzed: Unpacking Implied Misogynistic Reasoning with Argumentation Theory-Driven Prompts
• Title（参考訳）: 言語が過度に分析されるとき - 具体的理論駆動型プロンプトによる暗黙的推論を解き放つ
• Authors: Arianna Muti, Federico Ruggeri, Khalid Al-Khatib, Alberto Barrón-Cedeño, Tommaso Caselli,
• Abstract要約: 代名詞的推論タスクとして誤検出を提案する。 イタリア語と英語の両方で誤字を伝えるために用いられる暗黙の推論を理解するために,大規模言語モデルの能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.259767031006604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose misogyny detection as an Argumentative Reasoning task and we investigate the capacity of large language models (LLMs) to understand the implicit reasoning used to convey misogyny in both Italian and English. The central aim is to generate the missing reasoning link between a message and the implied meanings encoding the misogyny. Our study uses argumentation theory as a foundation to form a collection of prompts in both zero-shot and few-shot settings. These prompts integrate different techniques, including chain-of-thought reasoning and augmented knowledge. Our findings show that LLMs fall short on reasoning capabilities about misogynistic comments and that they mostly rely on their implicit knowledge derived from internalized common stereotypes about women to generate implied assumptions, rather than on inductive reasoning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,日本語とイタリア語の両方で誤語を伝達する暗黙的推論を理解するために,大規模言語モデル(LLM)の能力について検討する。 中心的な目的は、メッセージと誤字をエンコードする暗黙の意味の間の欠落した推論リンクを生成することである。 本研究は議論理論を基礎としてゼロショットと少数ショットの両方でプロンプトの集合を形成する。 これらのプロンプトは、チェーン・オブ・ソート推論や強化された知識など、さまざまなテクニックを統合する。 以上の結果から, LLM は疑義的コメントに対する推論能力に乏しく, インダクティブ推論よりもインダクティブ推論(インダクティブ推論)を創出するために, 女性に関する内在的な共通ステレオタイプに起因した暗黙的知識に大きく依存していることが示唆された。

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