Is Sarcasm Detection A Step-by-Step Reasoning Process in Large Language Models?

📄 arXiv: 2407.12725v2 📥 PDF

作者: Ben Yao, Yazhou Zhang, Qiuchi Li, Jing Qin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-17 (更新: 2024-08-24)

备注: 9 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出SarcasmCue框架，探索大语言模型中逐步推理对反讽检测的影响

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

关键词: 反讽检测 大语言模型 提示学习 逐步推理 情感分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在反讽检测中缺乏对人类认知过程的模拟，特别是直觉性和整体性。
  2. SarcasmCue框架通过顺序和非顺序提示方法，引导LLMs从不同角度理解反讽。
  3. 实验表明，该框架在不同规模的LLMs上均有显著提升，尤其在小型LLMs上效果突出。

📝 摘要（中文）

本文研究了大语言模型（LLMs）中逐步推理过程对反讽检测的影响。尽管逐步推理能显著提升LLMs解决复杂问题的能力，但人类对反讽的理解通常被认为是一个直观和整体的认知过程。为了验证这一观点，我们提出了一个新的提示框架SarcasmCue，它包含四种子方法：矛盾链（CoC）、线索图（GoC）、线索集成（BoC）和线索张量（ToC），旨在通过顺序和非顺序提示方法引导LLMs检测人类反讽。在四个基准数据集上的综合实验表明：（1）CoC和GoC在GPT-4和Claude 3.5等更先进的模型上表现更优，提升了3.5%；（2）ToC在评估较小LLMs时显著优于其他方法，F1分数提升了29.7%；（3）我们提出的框架在四个数据集上始终优于最先进的方法（即ToT），F1分数分别提升了4.2%、2.0%、29.7%和58.2%。这证明了所提出框架的有效性和稳定性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大语言模型（LLMs）在反讽检测任务中，逐步推理过程是否有效。现有方法可能过度依赖逐步推理，而忽略了人类理解反讽时直观、整体的认知过程。这导致LLMs在反讽检测任务中表现不佳，尤其是在处理复杂和微妙的反讽时。

核心思路：论文的核心思路是探索顺序和非顺序提示方法在反讽检测中的作用。通过设计不同的提示策略，引导LLMs从不同角度理解反讽，从而更准确地识别反讽。论文假设，对于不同的LLMs，最佳的提示策略可能不同，大型LLMs可能更擅长逐步推理，而小型LLMs可能更适合整体性的线索集成。

技术框架：SarcasmCue框架包含四个子方法：矛盾链（CoC）、线索图（GoC）、线索集成（BoC）和线索张量（ToC）。CoC通过逐步推理，寻找语句中的矛盾之处。GoC构建线索之间的关系图，以捕捉线索之间的相互作用。BoC通过集成多个线索来做出判断。ToC使用张量表示线索，并利用张量运算来捕捉线索之间的复杂关系。整体流程是：输入文本 -> SarcasmCue框架（CoC/GoC/BoC/ToC） -> 反讽检测结果。

关键创新：论文的关键创新在于提出了SarcasmCue框架，该框架包含多种提示策略，可以根据LLMs的规模和能力选择合适的策略。与现有方法相比，SarcasmCue框架更加灵活和通用，可以适应不同的LLMs和数据集。此外，ToC方法通过张量表示线索，并利用张量运算来捕捉线索之间的复杂关系，这是一种新的反讽检测方法。

关键设计：CoC的关键设计在于如何构建矛盾链，例如，可以从语义、情感、语用等多个角度寻找矛盾之处。GoC的关键设计在于如何构建线索图，例如，可以使用知识图谱或注意力机制来捕捉线索之间的关系。BoC的关键设计在于如何集成多个线索，例如，可以使用加权平均或投票机制来集成线索。ToC的关键设计在于如何选择合适的张量表示和张量运算，例如，可以使用词向量或Transformer编码器来表示线索，并使用卷积或循环神经网络来进行张量运算。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SarcasmCue框架在四个基准数据集上均取得了显著的性能提升。特别是，ToC方法在小型LLMs上表现出色，F1分数提升了29.7%。此外，SarcasmCue框架在GPT-4和Claude 3.5等大型LLMs上也取得了3.5%的性能提升，证明了该框架的有效性和通用性。该框架在所有数据集上均优于最先进的方法（ToT），F1分数分别提升了4.2%、2.0%、29.7%和58.2%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感分析、舆情监控、智能客服等领域。通过提高LLMs对反讽的识别能力，可以更准确地理解用户的情感和意图，从而提供更个性化和有效的服务。未来，该研究可以扩展到其他类型的讽刺和幽默检测，进一步提升LLMs的自然语言理解能力。

📄 摘要（原文）

Elaborating a series of intermediate reasoning steps significantly improves the ability of large language models (LLMs) to solve complex problems, as such steps would evoke LLMs to think sequentially. However, human sarcasm understanding is often considered an intuitive and holistic cognitive process, in which various linguistic, contextual, and emotional cues are integrated to form a comprehensive understanding, in a way that does not necessarily follow a step-by-step fashion. To verify the validity of this argument, we introduce a new prompting framework (called SarcasmCue) containing four sub-methods, viz. chain of contradiction (CoC), graph of cues (GoC), bagging of cues (BoC) and tensor of cues (ToC), which elicits LLMs to detect human sarcasm by considering sequential and non-sequential prompting methods. Through a comprehensive empirical comparison on four benchmarks, we highlight three key findings: (1) CoC and GoC show superior performance with more advanced models like GPT-4 and Claude 3.5, with an improvement of 3.5%. (2) ToC significantly outperforms other methods when smaller LLMs are evaluated, boosting the F1 score by 29.7% over the best baseline. (3) Our proposed framework consistently pushes the state-of-the-art (i.e., ToT) by 4.2%, 2.0%, 29.7%, and 58.2% in F1 scores across four datasets. This demonstrates the effectiveness and stability of the proposed framework.