GateNLP 在 SemEval-2025 Task 10 中：用于多语言叙事分类的分层三步提示
计算与语言
2025-05-30 v1
摘要
在线新闻的激增和虚假信息的日益传播需要稳健的自动数据分析方法。叙事分类正在成为一项重要任务，因为识别在线言论的内容对于事实核查人员、政策制定者及其他从事信息研究的专业人员至关重要。本文介绍了我们针对 SemEval 2025 Task 10 子任务 2 的方法，该任务旨在将新闻文章分类为跨多种语言的主叙事和子叙事的预定义两级分类法。我们提出了用于多语言叙事分类的分层三步提示（H3Prompt）。我们的方法遵循三步大语言模型（LLM）提示策略，其中模型首先将文章分类到两个领域之一（乌克兰-俄罗斯战争或气候变化），然后识别最相关的主叙事，最后分配子叙事。我们的方法在全球 28 支参赛队伍中获得了英文测试集的第一名。代码可在 https://github.com/GateNLP/H3Prompt 获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.22867,
title = {GateNLP at SemEval-2025 Task 10: Hierarchical Three-Step Prompting for Multilingual Narrative Classification},
author = {Iknoor Singh and Carolina Scarton and Kalina Bontcheva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.22867},
year = {2025}
}