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Avancées dans la détection de la posture Open-Target grâce aux LLMs

Cette étude examine la performance des modèles de détection de stance sans connaissance préalable du sujet.

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La détection de position est un processus qui identifie comment un texte se sent par rapport à un certain sujet. Ce sujet peut être n'importe quoi, comme le changement climatique ou des problèmes sociaux. Les réponses possibles peuvent être classées en trois groupes : "pour", ce qui signifie que le texte soutient le sujet ; "contre", ce qui signifie qu'il s'oppose au sujet ; et "aucun", ce qui signifie qu'il ne prend pas de position claire. Par exemple, si quelqu'un écrit sur l'importance de la conservation de l'énergie, la position serait "pour" la conservation de l'énergie.

Qu'est-ce que la Détection de Position à Cible Ouverte ?

La Détection de Position à Cible Ouverte (OTSD) est une version nouvelle et plus réaliste de la détection de position. Dans la détection de position traditionnelle, le sujet est généralement connu à l'avance et inclus lors de l'analyse du texte. Cependant, l'OTSD n'a pas ce luxe. Dans ce scénario, le sujet peut ne pas être fourni du tout, et le modèle doit le découvrir uniquement à partir du texte. Cela rend la tâche beaucoup plus difficile, car le modèle doit non seulement décider de la position mais aussi identifier le sujet lui-même.

Le Défi de la Détection de Position Zero-Shot

La détection de position Zero-Shot (ZSSD) est un concept connexe où le modèle fait des prédictions sur des sujets qu'il n'a jamais rencontrés auparavant lors de l'entraînement. C'est crucial car il est impratique de collecter des données d'entraînement pour chaque sujet possible. Bien que la recherche dans ce domaine ait progressé, la plupart des méthodes supposent encore que le sujet est fourni. Ce n'est pas comme ça que ça se passe dans le monde réel, où le sujet est souvent pas clairement énoncé.

Pourquoi l'OTSD est Important

Le besoin d'OTSD se fait sentir parce qu'il est essentiel de comprendre l'opinion publique sur divers enjeux. Les méthodes traditionnelles de détection de position peuvent être limitées et pourraient ne pas capturer pleinement la nature des opinions des gens concernant des sujets inexplorés ou non listés. L'OTSD propose une solution plus pratique, surtout puisque beaucoup de personnes expriment leurs opinions sur les réseaux sociaux sans mentionner explicitement un sujet.

Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) dans l'OTSD

Les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs), comme GPT-4o et GPT-3.5, sont des outils puissants qui peuvent être employés pour l'OTSD. Ces modèles ont montré leur capacité à comprendre et à générer des textes similaires à ceux des humains, ce qui les rend adaptés pour relever les défis de la détection de position sans informations préalables sur le sujet. Dans cette étude, nous évaluons divers LLMs pour déterminer comment ils se débrouillent pour générer des sujets et détecter leurs positions associées.

Comparaison avec l'Extraction de Position Cible (TSE)

L'Extraction de Position Cible (TSE) est une méthode précédente où des cibles (ou sujets) étaient générées à partir d'une liste prédéfinie. Cette approche repose sur le fait d'avoir une liste de sujets définis à l'avance, ce qui limite son applicabilité dans des situations réelles. En revanche, l'OTSD ne dépend pas de cibles prédéfinies, ce qui la rend plus flexible et applicable. Notre objectif est de voir comment les LLMs se comportent en OTSD par rapport à la TSE.

Questions de Recherche Clés

Dans cette étude, nous nous concentrons sur plusieurs questions de recherche concernant l'OTSD. Nous voulons savoir à quel point les LLMs peuvent générer des sujets et détecter des positions sans avoir de connaissances préalables sur les sujets. Nous voulons également comparer l'efficacité des LLMs par rapport à la méthode TSE, en nous concentrant sur la génération de cibles et la détection de position.

Les Étapes Impliquées dans l'OTSD

Il y a deux étapes principales lors de l'OTSD :

  1. Génération de Cible (TG) : Dans cette étape, le modèle génère un sujet basé sur le texte qu'il reçoit. Cela peut être difficile car le sujet peut ne pas être explicitement mentionné.

  2. Détection de Position (SD) : Après avoir généré le sujet, le modèle détermine la position liée à ce sujet en fonction du texte donné.

Ces deux étapes peuvent être prises l'une après l'autre ou dans une approche combinée, où le modèle gère les deux tâches simultanément.

Expériences et Jeux de Données

Pour s'assurer d'une comparaison équitable entre les LLMs et la méthode TSE, nous avons utilisé les mêmes jeux de données. Le jeu de données VAST et celui de TSE contiennent diverses positions et sujets, fournissant une base solide pour tester notre méthodologie. Le jeu de données VAST a été modifié pour se concentrer sur des cibles uniques alignées avec les objectifs de notre étude, et il a fourni un ensemble diversifié d'exemples pour analyse.

Méthodes d'Évaluation pour la Détection de Position

Nous avons mis en œuvre plusieurs méthodes d'évaluation pour mesurer l'efficacité de nos approches.

  • BTSD (Détection de Position Cible Référencée) : Cette méthode évalue la qualité des sujets générés.
  • Évaluation Humaine : Cela implique des évaluateurs humains jugent de la pertinence des sujets générés par rapport aux sujets réels.
  • Similarité Sémantique (SemSim) : Cette méthode examine à quel point les sujets générés et les sujets réels se rapportent en termes de signification.

Ces évaluations nous aident à mesurer comment les modèles génèrent des sujets et détectent des positions.

Résultats des Expériences

Performance de Génération de Cible (TG)

Les résultats indiquent que les LLMs ont mieux réussi que la TSE dans la génération de sujets. Les modèles étaient capables de produire des sujets pertinents plus souvent que la TSE, surtout lorsque les sujets étaient mentionnés directement dans le texte.

Lorsque les sujets n'étaient pas explicitement mentionnés, les LLMs ont quand même montré une certaine force, bien qu'avec une qualité globale inférieure par rapport aux cas explicites. Cela met en lumière un domaine où les LLMs peuvent s'améliorer, surtout en fournissant un contexte plus clair pour la génération de sujets.

Performance de Détection de Position (SD)

Pour la détection de position, les résultats ont montré que les LLMs ont mieux performé que la TSE dans les cas où les sujets étaient explicitement mentionnés. Ils identifiaient correctement les positions de manière significativement plus fréquente dans ces situations. Cependant, dans les cas où les sujets étaient implicites plutôt qu’énoncés, la performance des LLMs était plus inégale, et ils ne dépassaient pas toujours la TSE.

Insights sur les Résultats

Les résultats des expériences indiquent que les LLMs sont assez capables de générer des sujets pertinents et de détecter des positions dans des cas explicites. Cependant, des défis persistent dans les cas où le sujet n'est pas énoncé directement. Ces résultats suggèrent que bien que les LLMs aient fait des avancées dans la gestion des tâches de détection de position, il reste encore du travail à faire, en particulier pour améliorer leur compréhension contextuelle.

Comparaison des Approches

L'approche à une seule étape, où la génération de sujet et la détection de position se déroulent ensemble, a montré une performance légèrement meilleure que l'approche à deux étapes. Cela suggère qu'avoir un focus unifié sur les deux tâches peut aider le LLM à mieux comprendre la relation entre le texte et sa position implicite.

Limitations de l'Étude

Malgré des résultats encourageants, notre étude a des limites. Nous n'avons pas exploré toutes les méthodes possibles pour évaluer la cohérence de la relation entre les sujets générés et les positions détectées. De plus, nous étions limités à certains LLMs, ce qui peut restreindre la généralisabilité de nos résultats. Des recherches futures pourraient étudier d'autres modèles ou méthodes d'évaluation pour élargir les découvertes.

Suggestions pour les Travaux Futurs

Les recherches futures peuvent prendre plusieurs chemins. Explorer des techniques plus approfondies pour évaluer la relation entre les sujets et les positions pourrait apporter des insights précieux. De plus, examiner une gamme plus large de LLMs ou différents types de données pourrait renforcer notre compréhension de l'OTSD.

Explorer des stratégies de prompting alternatives pourrait aussi donner des résultats bénéfiques. Cela viserait à optimiser la manière dont nous guidons les LLMs dans la génération de sujets et la Détection de positions, ce qui pourrait potentiellement améliorer la performance.

Conclusion

L'exploration de la Détection de Position à Cible Ouverte à travers les LLMs montre un potentiel, soulignant la capacité de ces modèles à générer des sujets et détecter des positions même dans des circonstances difficiles. Bien qu'il existe un potentiel significatif, surtout dans les cas explicites, il reste des lacunes à combler lorsque les sujets sont mentionnés de manière indirecte. Cette recherche sert de base pour une exploration et une amélioration supplémentaires dans le domaine de la détection de position. En affinant les méthodes et en élargissant les modèles, nous pouvons améliorer notre capacité à analyser l'opinion publique sur divers enjeux importants dans la société.

Source originale

Titre: Can Large Language Models Address Open-Target Stance Detection?

Résumé: Stance detection (SD) identifies the text position towards a target, typically labeled as favor, against, or none. We introduce Open-Target Stance Detection (OTSD), the most realistic task where targets are neither seen during training nor provided as input. We evaluate Large Language Models (LLMs) from GPT, Gemini, Llama, and Mistral families, comparing their performance to the only existing work, Target-Stance Extraction (TSE), which benefits from predefined targets. Unlike TSE, OTSD removes the dependency of a predefined list, making target generation and evaluation more challenging. We also provide a metric for evaluating target quality that correlates well with human judgment. Our experiments reveal that LLMs outperform TSE in target generation, both when the real target is explicitly and not explicitly mentioned in the text. Similarly, LLMs overall surpass TSE in stance detection for both explicit and non-explicit cases. However, LLMs struggle in both target generation and stance detection when the target is not explicit.

Auteurs: Abu Ubaida Akash, Ahmed Fahmy, Amine Trabelsi

Dernière mise à jour: Dec 17, 2024

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.00222

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.00222

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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