Historical Ink: Exploring Large Language Models for Irony Detection in 19th-Century Spanish

📄 arXiv: 2503.22585v1 📥 PDF

作者: Kevin Cohen, Laura Manrique-Gómez, Rubén Manrique

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DL

发布日期: 2025-03-28

💡 一句话要点

利用大型语言模型提升19世纪西班牙语报刊讽刺检测

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

关键词: 讽刺检测 大型语言模型 历史文本分析 半自动标注 情感分析

📋 核心要点

  1. 现有讽刺检测方法难以捕捉19世纪西班牙语报刊中讽刺的细微差别和历史文化背景。
  2. 提出一种半自动标注方法，结合人工专业知识和LLM，并融入历史文化背景以提升讽刺检测。
  3. 构建了一个新的历史西班牙语数据集，并验证了该方法在情感分析和讽刺检测任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究探索了使用大型语言模型（LLMs）来增强数据集并改进19世纪拉丁美洲报纸中的讽刺检测。通过多分类和二元分类任务，评估了BERT和GPT-4o模型在捕捉讽刺微妙之处方面的有效性，采用了两种策略。首先，实施了数据集增强，侧重于丰富情感和上下文线索；然而，这些增强对历史语言分析的影响有限。其次，半自动标注过程有效地解决了类别不平衡问题，并使用高质量的标注扩充了数据集。尽管讽刺的复杂性带来了挑战，但这项工作通过两项关键贡献推动了情感分析的进步：引入了一个新的历史西班牙语数据集，该数据集针对情感分析和讽刺检测进行了标记，并提出了一种半自动标注方法，其中人类专业知识对于完善LLM的结果至关重要，并通过结合历史和文化背景作为核心特征来丰富LLM的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决19世纪西班牙语报刊中讽刺检测的问题。现有的方法在处理这种历史文本时，往往难以捕捉到讽刺的细微之处，并且缺乏对当时历史文化背景的理解。这导致了讽刺检测的准确率较低。

核心思路：论文的核心思路是结合大型语言模型（LLMs）的强大能力和人工标注的专业知识，构建一个高质量的讽刺检测数据集，并利用该数据集训练模型。通过半自动标注过程，人工专家可以对LLM的输出进行修正和补充，从而提高标注的准确性和一致性。同时，将历史和文化背景融入到标注过程中，以增强模型对讽刺的理解。

技术框架：整体流程包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集19世纪西班牙语报刊文本。2) 预处理：对文本进行清洗和标准化。3) LLM辅助标注：使用BERT和GPT-4o等LLM对文本进行初步标注。4) 人工校正：人工专家对LLM的标注结果进行校正和补充，并添加历史文化背景信息。5) 数据集构建：构建高质量的讽刺检测数据集。6) 模型训练：使用构建的数据集训练讽刺检测模型。7) 模型评估：评估模型在测试集上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种半自动标注方法，该方法结合了LLM的自动化能力和人工专家的专业知识，从而能够高效地构建高质量的讽刺检测数据集。此外，将历史和文化背景融入到标注过程中，增强了模型对讽刺的理解。

关键设计：论文采用了BERT和GPT-4o等预训练语言模型作为基础模型。在半自动标注过程中，人工专家需要对LLM的输出进行详细的审查和修改，并添加必要的历史文化背景信息。论文还考虑了类别不平衡问题，并采取了相应的措施来解决该问题。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究构建了一个新的历史西班牙语讽刺检测数据集，并验证了半自动标注方法在提高讽刺检测准确率方面的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了人工专家在完善LLM结果中的关键作用，以及融入历史文化背景的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于历史文本的情感分析、舆情监控、以及数字人文研究等领域。通过提高对历史文本中讽刺的识别能力，可以更准确地理解当时的社会思潮和文化氛围，为历史研究提供更深入的洞察。未来，该方法可以推广到其他历史语言和文化背景下的文本分析。

📄 摘要（原文）

This study explores the use of large language models (LLMs) to enhance datasets and improve irony detection in 19th-century Latin American newspapers. Two strategies were employed to evaluate the efficacy of BERT and GPT-4o models in capturing the subtle nuances nature of irony, through both multi-class and binary classification tasks. First, we implemented dataset enhancements focused on enriching emotional and contextual cues; however, these showed limited impact on historical language analysis. The second strategy, a semi-automated annotation process, effectively addressed class imbalance and augmented the dataset with high-quality annotations. Despite the challenges posed by the complexity of irony, this work contributes to the advancement of sentiment analysis through two key contributions: introducing a new historical Spanish dataset tagged for sentiment analysis and irony detection, and proposing a semi-automated annotation methodology where human expertise is crucial for refining LLMs results, enriched by incorporating historical and cultural contexts as core features.