Detecção de Argumentos Vencedores com Modelos de Linguagem de Grande Escala e Estratégias de Persuasão
Imagem gerada por Gemini AI
Um novo estudo investiga estratégias de persuasão em textos argumentativos, utilizando modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para aprimorar as previsões sobre a persuasividade dos textos. Ao analisar três conjuntos de dados anotados, incluindo o Winning Arguments do subreddit Change My View, os pesquisadores descobriram que o raciocínio orientado por estratégias melhora significativamente a precisão das avaliações. Eles também lançaram uma versão anotada por tópicos do conjunto de dados Winning Arguments para auxiliar pesquisas futuras nessa área.
Nova Pesquisa Utiliza Modelos de Linguagem Grande para Detectar Argumentos Persuasivos
Estudos recentes revelaram avanços na utilização de modelos de linguagem grandes (LLMs) para identificar estratégias persuasivas dentro de textos argumentativos. Esta pesquisa foca em estratégias específicas como ataques à reputação, técnicas de distração e redação manipulativa.
A pesquisa explora três conjuntos de dados de argumentos anotados: Winning Arguments, derivado do subreddit Change My View, Anthropic/Persuasion e Persuasion for Good. Os pesquisadores empregaram um método de Pontuação de Persuasão Multi-estratégia, que melhora a previsão da persuasividade de um texto.
Esta pesquisa destaca a eficácia de um prompting estruturado e ciente das estratégias e enfatiza a necessidade de maior interpretabilidade na avaliação da qualidade dos argumentos. A equipe disponibilizou publicamente a versão anotada por tópicos do conjunto de dados Winning Arguments, com o objetivo de apoiar pesquisas futuras.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2601.10660v1
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