基于大语言模型的点击诱饵检测
计算与语言
2025-05-13 v4 人工智能
摘要
点击诱饵旨在通过某些令人惊讶甚至震惊的标题来诱导用户以提高点击率，它渗透于几乎所有在线内容发布者，例如新闻门户和社交媒体。近来，大语言模型（LLMs）已成为一种强有力的工具，并在一系列NLP下游任务中取得了巨大成功。然而，LLMs能否作为一个高质量的点击诱饵检测系统尚属未知。在本文中，我们分析了LLMs在若干英文和中文基准数据集上的少样本与零样本场景中的表现。实验结果表明，与最先进的深度及微调PLMs方法相比，LLMs无法取得最佳结果。与人的直觉不同，实验表明LLMs不能仅依靠标题就做出令人满意的点击诱饵检测。
引用
@article{arxiv.2306.09597,
title = {Clickbait Detection via Large Language Models},
author = {Han Wang and Yi Zhu and Ye Wang and Yun Li and Yunhao Yuan and Jipeng Qiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09597},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 4 figures