利用机器生成的理据促进对话中的社会意义检测

我们提出了一种可泛化的分类方法，该方法利用大型语言模型来促进检测对话中隐式编码的社会意义。我们设计了一个多面提示，以提取将可见线索与潜在社会意义联系起来的推理过程的文本解释。这些提取出的解释或理据作为对话文本的增强，以促进对话理解和迁移。我们在 2,340 个实验设置上的实证结果证明了添加这些理据的显著积极影响。我们的发现对于两个不同的社会意义检测任务（每个任务跨越两个不同的语料库）的领域内分类、零样本和少样本领域迁移均成立。