Detección de Argumentos Ganadores con Modelos de Lenguaje de Gran Escala y Estrategias de Persuasión
Imagen generada por Gemini AI
Un nuevo estudio explora las estrategias de persuasión en textos argumentativos, utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para mejorar las predicciones sobre la persuasividad de los textos. Al analizar tres conjuntos de datos anotados, incluido Winning Arguments del subreddit Change My View, los investigadores descubrieron que un razonamiento guiado por estrategias mejora significativamente la precisión de la evaluación. Además, han publicado una versión del conjunto de datos Winning Argument anotada por temas para facilitar futuras investigaciones en esta área.
Nueva Investigación Aprovecha Modelos de Lenguaje Grande para Detectar Argumentos Persuasivos
Estudios recientes han revelado avances en la utilización de modelos de lenguaje grande (LLMs) para identificar estrategias persuasivas dentro de textos argumentativos. Esta investigación se centra en estrategias específicas como ataques a la reputación, técnicas de distracción y redacción manipulativa.
El estudio explora tres conjuntos de datos de argumentos anotados: Winning Arguments, derivado del subreddit Change My View, Anthropic/Persuasion y Persuasion for Good. Los investigadores emplearon un método de puntuación de persuasión de múltiples estrategias, que mejora la predicción de la persuasividad de un texto.
Esta investigación destaca la eficacia de un planteamiento estructurado y consciente de las estrategias, y enfatiza la necesidad de una mayor interpretabilidad en la evaluación de la calidad de los argumentos. El equipo ha puesto a disposición del público la versión anotada por temas del conjunto de datos Winning Arguments, con el objetivo de apoyar investigaciones futuras.
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📰 Fuente original: https://arxiv.org/abs/2601.10660v1
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