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CrowdCounter：一种基准类型特定的多目标反言语 dataset
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
自动生成对抗言论可以有效减少社交媒体上的仇恨内容，但需考虑话题和受众。我们提出基于话语理论的新框架，研究对抗言论与仇恨评论的关系。通过Reddit数据和3.9k评论对的手动注释，识别仇恨和对抗言论，并重新表述以减少冒犯。结果表明，大型语言模型能生成有效的对抗言论，改善模型问题。
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关键要点
- 自动对抗言论生成可以有效减少社交媒体上的仇恨内容。
- 生成的对抗言论需考虑话题、受众和敏感性。
- 提出了基于话语理论的新框架，研究对抗言论与仇恨评论的关系。
- 框架包括对抗言论分类法和基于话语理论的上下文化生成策略。
- 通过Reddit数据集手动注释3.9k评论对，识别仇恨和对抗言论。
- 提供重新表述的对应项，以消除冒犯和第一人称参考。
- 大型语言模型能够生成有效的对抗言论，改善模型问题。
- 方法可作为应对话语不可知模型的保护措施。
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