基于ChatGPT提示设计策略的大语言模型用于群体决策：模型、分析与挑战
人工智能
2025-06-04 v2
摘要
社交媒体和互联网有潜力被用作意见来源，以丰富决策解决方案。群体决策（CDM）是一种能够通过情感分析从社交媒体平台发布的评论等纯文本中推断意见和决策的方法论。当前，大语言模型（LLMs）的出现和潜力引领我们探索自动理解书面文本（也称为自然语言处理）的新场景。本文分析了基于提示设计策略使用ChatGPT辅助CDM过程以提取意见并做出决策。我们将ChatGPT作为灵活工具集成到CDM过程中，推断文本中表达的意见，提供数值或语言评估，其中决策模型基于提示设计策略。我们包含了一个带有类别本体的多准则决策场景。我们还将ChatGPT视为一个端到端的CDM模型，能够提供关于备选方案的总体意见和评分。我们在从TripAdvisor提取的真实数据集TripR-2020Large上进行了实证实验。结果分析展示了使用ChatGPT开发高质量决策模型的一个有前景的分支。最后，我们讨论了在CDM过程中使用LLMs所关联的一致性、敏感性和可解释性挑战，为未来研究提出了开放性问题。
引用
@article{arxiv.2403.15587,
title = {Large language models for crowd decision making based on prompt design strategies using ChatGPT: models, analysis and challenges},
author = {David Herrera-Poyatos and Cristina Zuheros and Rosana Montes and Francisco Herrera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15587},
year = {2025}
}