SEVADE：用于 hallucination 抗性讽刺检测的自演化多智能体分析框架与解耦评估
计算与语言
2026-03-05 v2 多智能体系统
摘要
讽刺检测是自然语言处理中的一个关键但具有挑战性的任务。现有的大型语言模型方法常受限于单一视角分析、静态推理路径以及在处理复杂讽刺修辞时易产生幻觉，从而影响其准确性和可靠性。为此，我们提出了 **SEVADE**，即 **S**elf-**Ev**olving multi-agent **A**nalysis framework with **D**ecoupled **E**valuation for hallucination-resistant sarcasm detection 的新型框架。该框架的核心是 Dynamic Agentive Reasoning Engine (DARE)，它利用基于语言理论的专职智能体团队，对文本进行多维度解构并生成结构化推理链。随后，一个独立的轻量化理由仲裁器 (RA) 仅依据该推理链进行最终分类。这种解耦架构旨在通过分离复杂推理与最终判断来缓解幻觉风险。在四个基准数据集上的大规模实验表明，我们的框架实现了最先进的性能，准确率提升平均 **6.75%**，宏平均 F1 分数提升 **6.29%**。
引用
@article{arxiv.2508.06803,
title = {SEVADE: Self-Evolving Multi-Agent Analysis with Decoupled Evaluation for Hallucination-Resistant Irony Detection},
author = {Ziqi Liu and Ziyang Zhou and Yilin Li and Mingxuan Hu and Yushan Pan and Zhijie Xu and Yangbin Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.06803},
year = {2026}
}