Large Language Models Are Better Logical Fallacy Reasoners with Counterargument, Explanation, and Goal-Aware Prompt Formulation

📄 arXiv: 2503.23363v1 📥 PDF

作者: Jiwon Jeong, Hyeju Jang, Hogun Park

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-03-30

备注: Accepted to NAACL 2025 Findings

💡 一句话要点

提出结合反驳、解释和目标感知的提示工程，提升大语言模型在逻辑谬误识别上的推理能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 逻辑谬误检测 大型语言模型 提示工程 上下文学习 自然语言推理

📋 核心要点

  1. 现有方法在准确检测逻辑谬误方面存在挑战，难以充分利用上下文信息。
  2. 通过构建包含反驳、解释和目标信息的提示，增强LLM对论证有效性的判断。
  3. 实验结果表明，该方法在零样本和微调设置下均显著优于现有技术，F1值提升显著。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的进步极大地提高了我们处理复杂语言的能力。然而，准确检测逻辑谬误仍然是一个重大挑战。本研究提出了一种新颖有效的提示工程方法，用于逻辑谬误检测，适用于监督（微调）和非监督（零样本）设置。我们的方法通过整合隐式上下文信息（反驳、解释和目标）来丰富输入文本，我们查询这些信息在论证上下文中的有效性。然后，我们根据置信度对这些查询进行排序，以用于分类。我们使用来自GPT和LLaMA系列的模型，在来自5个领域的多个数据集上评估了我们的方法，涵盖29种不同的谬误类型。结果表明，与最先进的模型相比，性能有了显著提高，在零样本设置下F1分数提高了0.60，在微调模型中提高了0.45。广泛的分析进一步说明了我们的方法为何以及如何表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在逻辑谬误检测中准确率不高的问题。现有方法通常直接将论证文本输入模型进行判断，忽略了论证的上下文信息和潜在的推理过程，导致模型难以准确识别谬误。现有方法的痛点在于缺乏对论证内在逻辑结构的深入理解和有效利用。

核心思路：论文的核心思路是通过提示工程，显式地引入论证的上下文信息，包括反驳、解释和目标，从而引导LLM进行更深入的推理。具体来说，论文将原始论证文本转化为一系列问题，例如“是否存在反驳该论证的理由？”、“该论证的目的是什么？”等，然后利用LLM回答这些问题，并根据回答的置信度来判断论证是否存在谬误。这种方法模拟了人类在识别谬误时的思考过程，即首先理解论证的上下文和目的，然后寻找可能的反驳和漏洞。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 上下文信息生成：利用LLM生成针对原始论证的反驳、解释和目标信息。2) 问题构建：基于生成的上下文信息，构建一系列与论证有效性相关的问题。3) LLM推理：将问题输入LLM，获取LLM对每个问题的回答及其置信度。4) 谬误判断：根据LLM回答的置信度，对论证进行分类，判断其是否存在谬误。

关键创新：最重要的技术创新点在于提示工程的设计，即如何有效地利用LLM的上下文学习能力，引导其进行更深入的推理。与现有方法直接输入原始文本不同，该方法通过构建一系列问题，显式地引导LLM关注论证的上下文信息和潜在的推理过程。这种方法更符合人类的思考方式，也更有效地利用了LLM的推理能力。

关键设计：关键设计包括：1) 反驳、解释和目标的生成策略：如何生成高质量的反驳、解释和目标信息，以确保LLM能够获取有用的上下文信息。2) 问题构建策略：如何构建与论证有效性相关的问题，以引导LLM进行更深入的推理。3) 置信度评估策略：如何评估LLM回答的置信度，以确保谬误判断的准确性。论文可能使用了特定的损失函数来优化LLM的推理过程，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得了显著的性能提升。在零样本设置下，F1分数提高了高达0.60，在微调模型中提高了高达0.45。与最先进的模型相比，该方法在各种谬误类型上的识别准确率均有所提高，表明其具有较强的泛化能力。这些结果充分证明了该方法在逻辑谬误检测方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化论证分析、虚假信息检测、智能辩论系统等领域。通过提高LLM在逻辑谬误识别方面的能力，可以帮助人们更准确地评估信息的可靠性，避免受到错误论证的误导。未来，该方法有望应用于更广泛的自然语言处理任务，例如文本摘要、机器翻译等，提高LLM的理解和推理能力。

📄 摘要（原文）

The advancement of Large Language Models (LLMs) has greatly improved our ability to process complex language. However, accurately detecting logical fallacies remains a significant challenge. This study presents a novel and effective prompt formulation approach for logical fallacy detection, applicable in both supervised (fine-tuned) and unsupervised (zero-shot) settings. Our method enriches input text incorporating implicit contextual information -- counterarguments, explanations, and goals -- which we query for validity within the context of the argument. We then rank these queries based on confidence scores to inform classification. We evaluate our approach across multiple datasets from 5 domains, covering 29 distinct fallacy types, using models from the GPT and LLaMA series. The results show substantial improvements over state-of-the-art models, with F1 score increases of up to 0.60 in zero-shot settings and up to 0.45 in fine-tuned models. Extensive analyses further illustrate why and how our method excels.