Application and Optimization of Large Models Based on Prompt Tuning for Fact-Check-Worthiness Estimation

📄 arXiv: 2504.18104v1 📥 PDF

作者: Yinglong Yu, Hao Shen, Zhengyi Lyu, Qi He

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-25

💡 一句话要点

提出基于Prompt Tuning的大模型方法，用于提升事实核查价值评估的准确性

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

关键词: 事实核查 Prompt Tuning 大型语言模型 信息误导 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理信息误导问题时，尤其是在数据有限或无标签的情况下，事实核查价值评估的准确性面临挑战。
  2. 论文提出利用Prompt Tuning技术，通过设计Prompt模板并应用于大型语言模型，实现上下文学习，从而提升评估准确性。
  3. 实验结果表明，该方法在F1分数和准确率等指标上优于或匹配了BERT、GPT-3.5和GPT-4等基线模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对全球化和信息化背景下日益严重的信息误导问题，提出了一种基于Prompt Tuning的事实核查价值评估分类方法。该方法在方法论层面构建了一个事实核查价值评估模型，通过将设计的Prompt模板应用于大型语言模型，建立上下文学习，并利用Prompt Tuning技术来提高确定声明是否具有事实核查价值的准确性，尤其是在处理有限或未标记数据时。通过在公共数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法在事实核查价值评估的分类任务中超越或匹配了多种基线方法，包括经典的预训练模型（如BERT）以及最近流行的GPT-3.5和GPT-4等大型模型。实验结果表明，本研究提出的基于Prompt Tuning的方法在F1分数和准确率等评估指标上表现出一定的优势，从而有效地验证了其在事实核查价值评估任务中的有效性和先进性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决信息爆炸时代虚假信息泛滥的问题，具体而言，是提高对声明进行事实核查的价值评估的准确性。现有方法，特别是传统的预训练模型，在处理少量或无标签数据时表现不佳，无法有效识别哪些声明最需要进行事实核查。

核心思路：论文的核心思路是利用Prompt Tuning技术，通过精心设计的Prompt模板引导大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）进行上下文学习。这种方法允许模型在少量样本甚至零样本的情况下，更好地理解和判断声明是否值得进行事实核查。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 设计合适的Prompt模板，将待评估的声明转化为适合大型语言模型输入的格式。2) 将Prompt模板与声明组合，输入到预训练的大型语言模型中。3) 利用Prompt Tuning技术，微调Prompt模板中的参数，以优化模型在事实核查价值评估任务上的表现。4) 使用评估指标（如F1分数和准确率）评估模型的性能。

关键创新：关键创新在于将Prompt Tuning技术应用于事实核查价值评估任务。与传统的微调方法相比，Prompt Tuning只需要微调少量Prompt参数，大大降低了计算成本，同时能够更好地利用大型语言模型的预训练知识。此外，通过精心设计的Prompt模板，可以有效地引导模型关注与事实核查价值相关的关键信息。

关键设计：论文中Prompt模板的设计是关键。具体的设计细节（例如，使用的模板类型、模板中包含的关键词等）未知，但其目标是使模型能够理解声明的上下文，并判断其是否包含需要验证的事实性信息。损失函数和网络结构方面，论文主要依赖于预训练大型语言模型本身的设置，重点在于Prompt参数的优化。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在事实核查价值评估任务中，相较于BERT、GPT-3.5和GPT-4等基线模型，在F1分数和准确率等指标上取得了显著的提升或匹配的效果。这表明基于Prompt Tuning的方法在处理少量或无标签数据时，具有更强的泛化能力和更高的评估准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻媒体、社交平台等领域，帮助快速识别和筛选需要进行事实核查的声明，从而减少虚假信息的传播。此外，该方法还可以扩展到其他需要进行信息质量评估的场景，例如科学研究、医疗健康等领域，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

In response to the growing problem of misinformation in the context of globalization and informatization, this paper proposes a classification method for fact-check-worthiness estimation based on prompt tuning. We construct a model for fact-check-worthiness estimation at the methodological level using prompt tuning. By applying designed prompt templates to large language models, we establish in-context learning and leverage prompt tuning technology to improve the accuracy of determining whether claims have fact-check-worthiness, particularly when dealing with limited or unlabeled data. Through extensive experiments on public datasets, we demonstrate that the proposed method surpasses or matches multiple baseline methods in the classification task of fact-check-worthiness estimation assessment, including classical pre-trained models such as BERT, as well as recent popular large models like GPT-3.5 and GPT-4. Experiments show that the prompt tuning-based method proposed in this study exhibits certain advantages in evaluation metrics such as F1 score and accuracy, thereby effectively validating its effectiveness and advancement in the task of fact-check-worthiness estimation.