大型语言模型在立场分类中的应用
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用大型语言模型(LLMs)进行立场分类的研究发现,尽管 LLMs 在某些数据集中的准确性可以匹配甚至超过标准结果,但它们的整体准确性并不明确优于受监督模型的结果,从而揭示了 LLMs 在立场分类方面的改进潜力。然而,LLMs 的应用为无监督立场检测开辟了新的有前途的途径,从而减少了手动收集和注释立场的需求,不仅简化了这一过程,还为扩大跨语言立场检测能力铺平了道路。通过本文,我们阐明了...
该研究探讨了使用大型语言模型进行立场分类的准确性和潜力。结果显示,LLMs在某些数据集中的准确性可以匹配或超过标准结果,但整体准确性并不明确优于受监督模型的结果。然而,LLMs的应用为无监督立场检测开辟了新的途径,减少了手动收集和注释立场的需求,并为扩大跨语言立场检测能力铺平了道路。