論文の概要: CAF-I: A Collaborative Multi-Agent Framework for Enhanced Irony Detection with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08430v1
- Date: Tue, 10 Jun 2025 04:05:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.458716
- Title: CAF-I: A Collaborative Multi-Agent Framework for Enhanced Irony Detection with Large Language Models
- Title（参考訳）: CAF-I:大規模言語モデルによるIrony検出の強化のための協調的マルチエージェントフレームワーク
- Authors: Ziqi. Liu, Ziyang. Zhou, Mingxuan. Hu,
- Abstract要約: 本稿ではCAF-I(Collaborative Agent Framework for Irony)を紹介する。
CAF-Iはコンテキスト、セマンティック、レトリックの特殊エージェントを使用し、多次元解析を行う。
ベンチマークデータセットの実験は、CAF-Iの最先端のゼロショット性能を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.551915512812107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language model (LLM) have become mainstream methods in the field of sarcasm detection. However, existing LLM methods face challenges in irony detection, including: 1. single-perspective limitations, 2. insufficient comprehensive understanding, and 3. lack of interpretability. This paper introduces the Collaborative Agent Framework for Irony (CAF-I), an LLM-driven multi-agent system designed to overcome these issues. CAF-I employs specialized agents for Context, Semantics, and Rhetoric, which perform multidimensional analysis and engage in interactive collaborative optimization. A Decision Agent then consolidates these perspectives, with a Refinement Evaluator Agent providing conditional feedback for optimization. Experiments on benchmark datasets establish CAF-I's state-of-the-art zero-shot performance. Achieving SOTA on the vast majority of metrics, CAF-I reaches an average Macro-F1 of 76.31, a 4.98 absolute improvement over the strongest prior baseline. This success is attained by its effective simulation of human-like multi-perspective analysis, enhancing detection accuracy and interpretability.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) はサルカズム検出の分野で主流の手法となっている。
しかし、既存のLLM法は、皮肉検出の課題に直面している。
1. 単一パースペクティブ制限。
2. 包括的理解が不十分で
3. 解釈可能性の欠如
本稿では,LLM駆動型マルチエージェントシステムであるCollaborative Agent Framework for Irony (CAF-I)を紹介する。
CAF-Iはコンテキスト、セマンティック、レトリックの特殊エージェントを採用し、多次元解析を行い、協調的な協調最適化を行う。
決定エージェントはこれらの視点を集約し、最適化のための条件付きフィードバックを提供するRefinement Evaluator Agentを提供する。
ベンチマークデータセットの実験は、CAF-Iの最先端のゼロショット性能を確立する。
SOTAをほとんどの指標で達成し、CAF-Iは平均で76.31のマクロF1に達し、最強のベースラインよりも4.98の絶対的な改善を達成した。
この成功は、人間のようなマルチパースペクティブ分析を効果的にシミュレーションし、検出精度と解釈可能性を高めることで達成される。
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