大语言模型通过目标-立场提取解析复杂政治意见
计算与语言
2026-05-21 v2
摘要
政治极化源于关于政策、人物和议题信念之间复杂相互作用的结果。然而，大多数计算分析将话语简化为粗糙的党派标签，忽略了这些信念如何相互作用。这在线上政治对话中尤为突出，这些对话往往细致多样，涵盖广泛主题，使自动识别讨论目标及其对该目标的意见表达变得困难。本研究探讨大型语言模型（LLM）是否可以通过目标-立场提取（Target-Stance Extraction, TSE）来解决这一挑战，这是一种最近的自然语言处理任务，结合了目标识别和立场检测，使对政治意见的细粒度分析成为可能。为此，我们构建了一个包含 1084 篇来自 r/NeutralPolitics 的 Reddit 帖子的数据集，覆盖 138 个不同的政治目标，并评估了各种专有和开源 LLM 使用零-shot、few-shot 和 context-augmented 提示策略。我们的结果显示，最佳模型的表现相当于高度训练的人类标注员，且在具有低标注员一致性的挑战性帖子上仍表现稳健。这些发现表明，LLM 能够以最小监督从事复杂的政治意见提取，为计算社会科学和政治文本分析提供可扩展的工具。
引用
@article{arxiv.2603.23531,
title = {Large Language Models Unpack Complex Political Opinions through Target-Stance Extraction},
author = {Özgür Togay and Javier Garcia-Bernardo and Florian Kunneman and Anastasia Giachanou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.23531},
year = {2026}
}