会话式聊天机器人中对称推理的实证研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究探讨了由大型语言模型（LLMs）驱动的会话聊天机器人理解和刻画谓词对称性的能力，利用上下文学习（ICL）评估了五个聊天机器人的对称推理能力，并对比了它们与人类评估结果的一致性。结果显示，其中一些机器人接近人类推理能力，例如 Gemini 与人类评分相关系数达到 0.85，并为每个对称性评估提供了合理的论证。本研究强调了 LLMs 在模拟复杂认知过程方面作为对称推理的潜力与局限性。
使用LLM的自动情感分析在学术研究和工业应用中越来越普遍。研究发现不同模型和评估的人类语言之间存在性能偏见和不一致。研究提供了自动情感分析评估的标准化方法，并呼吁改进算法和基础数据。
