诱导政治偏见使语言模型预测党派对争议的反应
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用大规模语言模型（LLMs）来准确解读和预测政治偏见在社交媒体平台上充斥的政治性讨论，本研究创新性地采用了一个指导调整的 LLM，以反映一系列政治意识形态。我们提出了一个综合的分析框架，包括党派偏见差异评估和党派倾向预测，以评估模型在立场、情绪和道德基础等方面与现实政治意识形态保持一致。研究发现模型在捕捉情绪和道德细微差别方面的有效性，但在立场检测方面存在一些挑战，突显了 NLP...
本研究使用大规模语言模型（LLMs）解读和预测社交媒体上的政治偏见。研究发现LLMs在捕捉情绪和道德细微差别方面有效，但在立场检测方面存在挑战。该研究展示了LLMs在政治敏感环境中的潜力和重要性。
