基于遵循指令的大语言模型的代理自动化主张匹配
计算与语言
2025-10-29 v1 人工智能
摘要
我们提出一种基于代理的方法，用于遵循指令的大语言模型（LLM）完成自动化主张匹配任务。我们提出了一个两步流程：首先生成提示词，再利用 LLM 完成主张匹配的二元分类任务。我们展示，LLM 生成的提示词可以超过使用人类生成的提示词的 SOTA，且较小的 LLM 在生成过程中与较大的 LLM 表现相当，可节省计算资源。我们还展示了在管道的不同步骤上使用不同 LLM 的有效性，即使用 LLM 生成提示词，再使用另一个 LLM 完成主张匹配。我们对提示词生成过程的调查进一步揭示了 LLM 对主张匹配理解的洞见。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.23924,
title = {Agent-based Automated Claim Matching with Instruction-following LLMs},
author = {Dina Pisarevskaya and Arkaitz Zubiaga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23924},
year = {2025}
}
备注
Accepted for the International Joint Conference on Natural Language Processing & Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics (2025) Findings