Argument Quality Annotation and Gender Bias Detection in Financial Communication through Large Language Models

📄 arXiv: 2508.08262v1 📥 PDF

作者: Alaa Alhamzeh, Mays Al Rebdawi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-22

备注: 8 pages, 4 figures, Passau uni, Master thesis in NLP

💡 一句话要点

利用大语言模型评估金融文本论证质量并检测性别偏见

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

关键词: 金融文本分析 论证质量评估 大语言模型 性别偏见检测 对抗性攻击

📋 核心要点

  1. 现有金融论证质量评估方法不足，难以有效衡量论证对投资决策和公众信任的影响。
  2. 利用先进大语言模型（LLMs）对金融文本进行论证质量标注，并设计对抗攻击以检测性别偏见。
  3. 实验表明，LLM标注在一致性上优于人工标注，但仍存在性别偏见，需进一步研究以提升公平性。

📝 摘要（中文）

金融论证在塑造投资决策和公众对金融机构的信任方面起着关键作用。然而，评估其质量在文献中仍然缺乏研究。本文探讨了三种最先进的LLM（GPT-4o、Llama 3.1和Gemma 2）在金融沟通中注释论证质量的能力，使用了FinArgQuality数据集。我们的贡献是双重的。首先，我们评估了LLM生成注释在多次运行中的一致性，并将其与人工注释进行基准测试。其次，我们引入了一种对抗性攻击，旨在注入性别偏见，以分析模型的响应并确保模型的公平性和鲁棒性。这两个实验都在三种温度设置下进行，以评估它们对注释稳定性和与人工标签对齐的影响。我们的研究结果表明，基于LLM的注释比人工注释实现了更高的注释者间一致性，尽管这些模型仍然表现出不同程度的性别偏见。我们对这些结果进行了多方面的分析，并提供了实用的建议，以指导未来的研究朝着更可靠、更具成本效益和具有偏见意识的注释方法发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决金融文本中论证质量评估的问题。现有方法依赖人工标注，成本高昂且主观性强。此外，模型可能存在性别偏见，影响评估的公平性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）自动标注金融文本的论证质量，并设计对抗性攻击来检测和缓解模型中的性别偏见。通过对比LLM和人工标注结果，评估LLM在论证质量评估任务中的性能。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用FinArgQuality数据集，该数据集包含金融文本及其论证质量的人工标注；2) 使用GPT-4o、Llama 3.1和Gemma 2三种LLM对金融文本进行论证质量标注；3) 设计对抗性攻击，通过注入性别相关的词语来诱导模型产生偏见；4) 评估LLM标注的一致性（多次运行）和准确性（与人工标注对比）；5) 分析模型在对抗性攻击下的表现，评估其鲁棒性和公平性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将LLM应用于金融文本论证质量的自动标注，探索了LLM在这一领域的潜力；2) 提出了对抗性攻击方法，用于检测和分析LLM中的性别偏见，为模型公平性研究提供了新的思路；3) 比较了不同LLM在论证质量评估和偏见检测方面的性能，为实际应用提供了参考。

关键设计：论文使用了三种不同的温度设置（temperature settings）来评估LLM标注的稳定性。温度参数控制了模型生成文本的随机性，较高的温度会产生更多样化的结果，而较低的温度则会产生更一致的结果。通过调整温度参数，可以评估LLM在不同设置下的标注一致性和准确性。此外，对抗性攻击的设计也至关重要，需要选择合适的性别相关词语，并将其巧妙地插入到金融文本中，以诱导模型产生偏见。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在金融文本论证质量标注方面表现出潜力，其标注一致性高于人工标注。然而，LLM也表现出不同程度的性别偏见，需要进一步研究以提升模型的公平性。该研究为利用LLM进行金融文本分析提供了新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融风险评估、投资决策支持、舆情分析等领域。通过自动评估金融文本的论证质量，可以帮助投资者做出更明智的决策，提高金融机构的透明度和公信力。未来，可以进一步研究如何利用LLM缓解金融文本中的偏见，提升金融服务的公平性。

📄 摘要（原文）

Financial arguments play a critical role in shaping investment decisions and public trust in financial institutions. Nevertheless, assessing their quality remains poorly studied in the literature. In this paper, we examine the capabilities of three state-of-the-art LLMs GPT-4o, Llama 3.1, and Gemma 2 in annotating argument quality within financial communications, using the FinArgQuality dataset. Our contributions are twofold. First, we evaluate the consistency of LLM-generated annotations across multiple runs and benchmark them against human annotations. Second, we introduce an adversarial attack designed to inject gender bias to analyse models responds and ensure model's fairness and robustness. Both experiments are conducted across three temperature settings to assess their influence on annotation stability and alignment with human labels. Our findings reveal that LLM-based annotations achieve higher inter-annotator agreement than human counterparts, though the models still exhibit varying degrees of gender bias. We provide a multifaceted analysis of these outcomes and offer practical recommendations to guide future research toward more reliable, cost-effective, and bias-aware annotation methodologies.