MoPrO-SD：面向立场检测的模块化提示优化框架
原文标题：MoPrO-SD: Modular Prompt Optimization for Stance Detection
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针对LLM在立场检测中受隐含观点、讽刺与语境影响的问题，研究者提出MoPrO-SD框架，将提示拆解为功能语义模块并借助LLM反馈逐步优化，比较了仅指令、指令加推理、指令加逐例推理三种策略。同时发布人工标注的疫苗立场检测基准VaccineStance，在四个数据集与五个开源权重模型上多数设置优于人工基线。
- 问题
- LLM立场检测受隐含观点、讽刺和语境影响，提示优化未针对立场语义。
- 方法
- 把提示拆成功能语义模块，用类别条件化错误反馈逐步优化，比较三种细化策略。
- 结果
- SemEval-2016上五个骨干中四个的Macro-F1优于汇总反馈，多数设置超过人工基线。
- 影响
- 无需微调即可提升立场检测，适合内容审核与舆情分析快速落地。
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