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。

Large Language Models Are Better at Logical Fallacy Reasoning with Counterarguments, Explanations, and Goal-Oriented Prompt Formulation
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