一种逻辑一致思维链的立场检测方法
计算与语言
2025-07-18 v2
摘要
零样本立场检测(ZSSD)旨在检测对未见目标的立场。结合背景知识以增强已见和未见目标之间的可迁移性是ZSSD的主要方法。然而，这些方法常常面临知识-任务脱节和预测缺乏逻辑一致性的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种名为逻辑一致思维链(LC-CoT)的新方法用于ZSSD，该方法通过确保相关且逻辑合理的知识提取来改进立场检测。LC-CoT采用三步过程。首先，它评估是否需要额外的外部知识。其次，它使用API调用检索这些知识，这些知识可以由单独的LLM处理。最后，一个手动示例引导LLM推断立场类别，使用if-then逻辑结构来保持相关性和逻辑连贯性。这种结构化引出背景知识的方法增强了模型的能力，在不需要标注数据的情况下优于传统的监督方法。
引用
@article{arxiv.2312.16054,
title = {A Logically Consistent Chain-of-Thought Approach for Stance Detection},
author = {Bowen Zhang and Daijun Ding and Liwen Jing and Hu Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.16054},
year = {2025}
}