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EMNLPDELPHI：评估 LLM 在处理有争议问题上的性能数据
我们提出了一个具有争议性的问题数据集的构建方法，通过评估不同的大型语言模型（LLMs）在这个数据集上的表现，揭示了它们如何处理具有争议性的问题以及它们采取的立场，从而为我们提供了对 LLMs 与争议性问题的互动的理解，为改进它们对复杂社会议
PDF9 months ago
ControversialQA：探究问题回答中的争议
本文介绍了第一个根据用户感知来定义争议性内容的问答数据集，并发现争议检测在问答过程中是必要且具有挑战性的，而争议与情感任务之间没有强关联。
PDFa year ago
愤怒引发争议：分析 Reddit 上的争议和情绪
研究了 Reddit 上的争议性话题以及它们的情感动态，并发现争议性评论表达的愤怒情绪更高，乐观和正面情绪更少；争议性评论会对讨论中后续评论的情感产生影响，通常会导致愤怒情绪的长期增加以及积极情绪的减少，但具体情感变化的幅度和方向取决于讨论
PDF2 years ago
ACL话题酝酿中！从讨论特征提前预测争议性帖子
使用 Reddit 社群内数据分析，探讨了有争议的帖子的特征和预测算法，并发现集中在初期评论文本和文本结构的讨论特征在预测能力上有显著贡献，特别是在社群转换的情况下。
PDF5 years ago
SIGIR通过立场摘要解释社交媒体上的争议
本文主要研究如何通过 Twitter 上的两种不同的言论来生成一个明确的、具有观点感知性的结论性总结。我们的方法基于排名模型，并在五个有争议的话题上进行了测试。结果表明，我们的方法一致的优于其他技术。
PDF6 years ago
计算争议
本文提供并评估了一个争议模型，它既根植于社会科学文献的发现，同时也与计算方法密切相关，通过此模型可实现对构成争议的所有重要方面的计算争议分析。
PDF7 years ago
基于主题模式的争议识别方法
本研究研究 Social Media 中的争议话题，提出了一种通过利用网络模式检测 Social Media 中争议话题的方法，该方法基于用户交互的局部模式，不需要了解自然语言，95% 的准确度比传统的句子分析方法和传播模型方法都有很大的改
PDF7 years ago