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Large Language Models Are Better at Logical Fallacy Reasoning with Counterarguments, Explanations, and Goal-Oriented Prompt Formulation
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内容提要
本研究提出了一种新颖的提示制定方法，旨在提高大型语言模型在逻辑谬误检测中的表现。该方法通过融入反驳、解释和目标等上下文信息，在多个数据集上显著提升了逻辑谬误的检测效果，F1分数最高达到0.60和0.45。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的提示制定方法，旨在提高大型语言模型在逻辑谬误检测中的表现。
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该方法通过融入反驳、解释和目标等上下文信息，显著提升了逻辑谬误的检测效果。
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在多个数据集上，该方法的F1分数最高达到了0.60和0.45。
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研究适用于有监督和无监督的设置，填补了逻辑谬误检测中的技能差距。
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