Soft Inductive Bias Approach via Explicit Reasoning Perspectives in Inappropriate Utterance Detection Using Large Language Models
作者: Ju-Young Kim, Ji-Hong Park, Se-Yeon Lee, Sujin Park, Gun-Woo Kim
分类: cs.CL
发布日期: 2025-12-09
备注: in Korean language, Published in the Proceedings of the 37th Annual Conference on Human and Language Technology, 2025, pp. 714-719. (English translation assisted by GPT)
期刊: Proceedings of the 37th Annual Conference on Human and Language Technology, 2025, pp. 714-719
💡 一句话要点
提出基于显式推理视角的软归纳偏置方法，用于不当言论检测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 不当言论检测 大型语言模型 软归纳偏置 显式推理 韩语 自然语言处理 在线社区
📋 核心要点
- 现有方法在检测不当言论方面存在局限，尤其是在处理匿名在线社区的复杂语境时，容易出现误判。
- 论文提出软归纳偏置方法，通过显式定义推理视角来引导LLM的推理过程，提升决策的合理性。
- 实验结果表明，该方法在韩语不当言论检测任务中，相比标准监督学习，准确率提升了约3.89%。
📝 摘要（中文）
为了构建更安全的交流环境，本文提出了一种用于检测对话文本中不当言论的技术。针对匿名网络社区中不当言论升级为言语辱骂甚至犯罪行为的现象，本文提出了一种软归纳偏置方法，该方法通过显式定义推理视角来指导推理过程，从而促进理性决策并防止推理过程中可能出现的错误。该方法对韩语大型语言模型进行微调，并通过定量性能比较和不同训练策略下的定性评估验证了其有效性。实验结果表明，Kanana-1.5模型实现了87.0046的平均准确率，比标准监督学习提高了约3.89%。这表明该方法超越了大型语言模型的简单知识模仿，并通过约束推理视角实现了更精确和一致的判断，证明了其在不当言论检测方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在线对话环境中不当言论难以准确检测的问题。现有方法，特别是直接使用大型语言模型进行监督学习的方法，在处理复杂语境和细微的不当言论时，容易受到数据偏见的影响，导致误判或泛化能力不足。此外，缺乏明确的推理过程也使得模型难以做出合理的决策。
核心思路：论文的核心思路是通过引入软归纳偏置，显式地定义推理视角，从而引导大型语言模型进行更理性、更可控的推理。这种方法旨在约束模型的推理空间，使其在预定义的视角下进行判断，减少因数据偏见或模型自身偏差导致的错误。通过明确推理步骤，模型可以更好地理解语境，并做出更准确的判断。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 定义推理视角：根据不当言论的特点，确定一系列相关的推理视角，例如“言语攻击性”、“侮辱性”等。2) 构建训练数据：针对每个推理视角，构建相应的训练数据，包括输入文本和期望的推理过程。3) 模型微调：使用构建的训练数据对韩语大型语言模型进行微调，使其能够根据给定的推理视角进行推理。4) 评估：通过定量和定性实验，评估模型在不当言论检测任务中的性能。
关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了软归纳偏置，并通过显式定义推理视角来指导大型语言模型的推理过程。与传统的监督学习方法相比，该方法能够更好地约束模型的推理空间，减少因数据偏见或模型自身偏差导致的错误。此外，通过明确推理步骤，模型可以更好地理解语境，并做出更准确的判断。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 推理视角的选择：选择与不当言论检测任务相关的、具有代表性的推理视角。2) 训练数据的构建：构建高质量的训练数据，包括输入文本和期望的推理过程。3) 模型微调策略：采用合适的微调策略，使模型能够有效地学习推理视角，并在不当言论检测任务中取得良好的性能。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未详细说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的软归纳偏置方法在韩语不当言论检测任务中取得了显著的性能提升。具体而言，使用Kanana-1.5模型，该方法实现了87.0046的平均准确率，相比标准监督学习提高了约3.89%。这表明该方法能够有效地引导大型语言模型进行更精确和一致的判断，从而提高不当言论检测的准确率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种在线社交平台、论坛和游戏中，用于自动检测和过滤不当言论，从而营造更健康、友善的交流环境。此外，该技术还可以用于舆情监控、网络安全等领域，及时发现和处理潜在的风险。未来，该方法可以扩展到其他语言和文化背景下，为构建全球性的和谐网络环境做出贡献。
📄 摘要（原文）
Recent incidents in certain online games and communities, where anonymity is guaranteed, show that unchecked inappropriate remarks frequently escalate into verbal abuse and even criminal behavior, raising significant social concerns. Consequently, there is a growing need for research on techniques that can detect inappropriate utterances within conversational texts to help build a safer communication environment. Although large-scale language models trained on Korean corpora and chain-of-thought reasoning have recently gained attention, research applying these approaches to inappropriate utterance detection remains limited. In this study, we propose a soft inductive bias approach that explicitly defines reasoning perspectives to guide the inference process, thereby promoting rational decision-making and preventing errors that may arise during reasoning. We fine-tune a Korean large language model using the proposed method and conduct both quantitative performance comparisons and qualitative evaluations across different training strategies. Experimental results show that the Kanana-1.5 model achieves an average accuracy of 87.0046, improving by approximately 3.89 percent over standard supervised learning. These findings indicate that the proposed method goes beyond simple knowledge imitation by large language models and enables more precise and consistent judgments through constrained reasoning perspectives, demonstrating its effectiveness for inappropriate utterance detection.