Investigating Persuasion Techniques in Arabic: An Empirical Study Leveraging Large Language Models

📄 arXiv: 2405.12884v1 📥 PDF

作者: Abdurahmman Alzahrani, Eyad Babkier, Faisal Yanbaawi, Firas Yanbaawi, Hassan Alhuzali

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-21

💡 一句话要点

利用大型语言模型研究阿拉伯语中的说服技巧

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

关键词: 阿拉伯语 说服技巧 预训练语言模型 微调 少样本学习

📋 核心要点

  1. 当前缺乏对阿拉伯语社交媒体文本中说服技巧的有效识别方法，阻碍了人们辨别信息真伪和做出明智决策。
  2. 本文利用预训练语言模型，探索特征提取、微调和提示工程等方法，旨在有效识别阿拉伯语文本中的说服技巧。
  3. 实验结果表明，微调方法在ArAlEval数据集上表现最佳，少样本学习能显著提升GPT模型的性能，最高可达20%。

📝 摘要（中文）

在当前数字通信和社交媒体广泛使用的时代，理解书面文本中使用的说服技巧至关重要。这种知识对于有效辨别准确信息和做出明智决策至关重要。本文提出了一项全面的实证研究，重点是识别阿拉伯语社交媒体内容中的说服技巧。为了实现这一目标，我们利用预训练语言模型（PLM），并利用ArAlEval数据集，该数据集包含两个任务：二元分类，用于确定是否存在说服技巧；多标签分类，用于识别文本中使用的特定类型的技巧。我们的研究通过利用PLM的能力，探索了三种不同的学习方法：特征提取、微调和提示工程技术。通过广泛的实验，我们发现微调方法在上述数据集上产生了最高的结果，实现了0.865的f1-micro分数和0.861的f1-weighted分数。此外，我们的分析揭示了一个有趣的发现。虽然GPT模型的性能与其他方法相比相对较低，但我们观察到，通过采用少样本学习技术，我们可以将其结果提高高达20%。这为未来在该主题中的研究和探索提供了有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决阿拉伯语社交媒体文本中说服技巧自动识别的问题。现有方法可能依赖于人工特征工程或在其他语言上训练的模型，难以有效捕捉阿拉伯语的语言特性和文化背景，导致识别准确率不高。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练语言模型（PLM）的强大表征能力，通过不同的学习策略（特征提取、微调、提示工程）来识别阿拉伯语文本中的说服技巧。通过在阿拉伯语数据集上进行训练或微调，使模型能够更好地理解和识别阿拉伯语中的说服性表达。

技术框架：整体框架包括数据预处理、模型选择与配置、训练与评估三个主要阶段。数据预处理阶段对ArAlEval数据集进行清洗和格式化。模型选择阶段选择合适的预训练语言模型，如BERT、GPT等。训练与评估阶段则采用特征提取、微调和提示工程三种策略，并在数据集上进行训练和评估，比较不同方法的性能。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地比较了三种不同的PLM学习策略（特征提取、微调、提示工程）在阿拉伯语说服技巧识别任务上的表现，并发现微调方法效果最佳。此外，论文还探索了少样本学习在提升GPT模型性能方面的潜力，为未来的研究提供了新的方向。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用ArAlEval数据集进行实验，该数据集包含二元分类和多标签分类两个任务；2) 采用f1-micro和f1-weighted作为评估指标；3) 探索了不同的预训练语言模型，并比较了它们在不同学习策略下的性能；4) 针对GPT模型，采用了少样本学习技术，通过提供少量示例来引导模型学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在ArAlEval数据集上，微调方法取得了最佳性能，f1-micro分数为0.865，f1-weighted分数为0.861。此外，通过少样本学习，GPT模型的性能提升了高达20%，显示了其在低资源场景下的潜力。这些结果表明，预训练语言模型在阿拉伯语说服技巧识别任务中具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于舆情监控、虚假信息检测、网络安全等领域。通过自动识别社交媒体文本中的说服技巧，可以帮助用户更好地理解信息内容，避免受到误导，从而提高信息素养和决策能力。未来，该技术还可用于开发智能助手，帮助用户识别和应对潜在的说服性攻击。

📄 摘要（原文）

In the current era of digital communication and widespread use of social media, it is crucial to develop an understanding of persuasive techniques employed in written text. This knowledge is essential for effectively discerning accurate information and making informed decisions. To address this need, this paper presents a comprehensive empirical study focused on identifying persuasive techniques in Arabic social media content. To achieve this objective, we utilize Pre-trained Language Models (PLMs) and leverage the ArAlEval dataset, which encompasses two tasks: binary classification to determine the presence or absence of persuasion techniques, and multi-label classification to identify the specific types of techniques employed in the text. Our study explores three different learning approaches by harnessing the power of PLMs: feature extraction, fine-tuning, and prompt engineering techniques. Through extensive experimentation, we find that the fine-tuning approach yields the highest results on the aforementioned dataset, achieving an f1-micro score of 0.865 and an f1-weighted score of 0.861. Furthermore, our analysis sheds light on an interesting finding. While the performance of the GPT model is relatively lower compared to the other approaches, we have observed that by employing few-shot learning techniques, we can enhance its results by up to 20\%. This offers promising directions for future research and exploration in this topic\footnote{Upon Acceptance, the source code will be released on GitHub.}.