使用大语言模型进行滥用文本转换
计算与语言
2025-07-15 v1 人工智能
摘要
尽管大语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中展现出显著进步，但其在滥用文本分类和转换方面的效果仍是值得探索的领域。本研究旨在使用LLM将包含仇恨言论和脏话的滥用文本（推文和评论）转换为非滥用文本，同时保留文本的意图。我们评估了两种最先进的LLM（如Gemini、GPT-4o、DeepSeek和Groq）的性能，其在识别滢用文本方面的能力。我们使用它们来转换并获取干净的文本，去除不当内容，同时保持相似的情感和语义，即转换后的文本需要保留其信息。随后，我们对原始和转换后的数据集进行情感分析和语义分析。我们的结果显示，Groq的表现与其他LLM截然不同。我们识别到GPT-4o和DeepSeek-V3之间存在相似性。
引用
@article{arxiv.2507.10177,
title = {Abusive text transformation using LLMs},
author = {Rohitash Chandra and Jiyong Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.10177},
year = {2025}
}