From Twitter to Reasoner: Understand Mobility Travel Modes and Sentiment Using Large Language Models

📄 arXiv: 2411.02666v1 📥 PDF

作者: Kangrui Ruan, Xinyang Wang, Xuan Di

分类: cs.LG, cs.AI, cs.SI

发布日期: 2024-11-04

备注: 6 pages; Accepted by ITSC 2024

💡 一句话要点

利用大型语言模型理解社交媒体中的出行方式和情感倾向

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

关键词: 大型语言模型 社交媒体分析 出行方式识别 情感分析 提示工程

📋 核心要点

  1. 社交媒体数据蕴含丰富的出行信息，但其非结构化特性和标注成本限制了有效利用。
  2. 该研究提出利用大型语言模型自动推断出行方式和情感倾向，无需人工标注。
  3. 实验对比了不同LLM和提示工程方法，发现负面情绪普遍，并提出改进建议。

📝 摘要（中文）

社交媒体已成为人们表达对交通服务和基础设施意见的重要平台，这为研究人员深入了解个人出行选择、交通运营商提高服务质量以及政策制定者规范出行服务提供了潜力。然而，一个重要的挑战在于社交媒体数据的非结构化性质。换句话说，像社交媒体这样的文本数据没有标签，大规模的人工标注成本高昂。在本研究中，我们引入了一种新颖的方法框架，利用大型语言模型（LLM）来推断社交媒体帖子中提到的出行方式，并推断人们对相关出行方式的态度，而无需手动标注。我们结合人工评估和LLM验证，比较了不同的LLM以及各种提示工程方法。我们发现，大多数社交媒体帖子表现出负面而非积极的情绪。因此，我们确定了导致这些负面帖子的因素，并相应地向交通运营商和政策制定者提出了建议。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从社交媒体文本中自动识别用户出行方式以及对该出行方式的情感倾向的问题。现有方法依赖于人工标注，成本高昂且难以扩展。因此，如何利用无监督或弱监督的方法从海量社交媒体数据中提取有价值的出行信息成为关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和推理能力，通过合适的提示工程（Prompt Engineering）来引导LLM自动识别出行方式和情感倾向。这种方法避免了人工标注，降低了成本，并提高了效率。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据收集：从社交媒体平台收集包含出行相关信息的文本数据。2) 提示工程：设计不同的提示模板，引导LLM识别出行方式和情感倾向。3) LLM推理：使用不同的LLM（如GPT-3, BERT等）对社交媒体文本进行推理，提取出行方式和情感倾向。4) 结果评估：通过人工评估和LLM验证，评估不同LLM和提示工程方法的效果。5) 因素分析与建议：分析负面情绪产生的原因，并向交通运营商和政策制定者提出改进建议。

关键创新：该研究的关键创新在于利用LLM进行出行方式和情感倾向的自动推断，无需人工标注。此外，论文还系统地比较了不同的LLM和提示工程方法，为后续研究提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 提示模板的设计：设计不同的提示模板，例如“用户正在使用[出行方式]，他们的情感是[情感]”。2) LLM的选择：选择不同的LLM，如GPT-3, BERT等，并比较它们的效果。3) 评估指标的选择：使用人工评估和LLM验证等多种评估指标，全面评估模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现，大多数社交媒体帖子表现出负面情绪，揭示了公众对现有交通服务的不满。通过分析负面情绪的来源，论文为交通运营商和政策制定者提供了改进建议。此外，实验对比了不同LLM和提示工程方法，为后续研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、城市规划和公共政策制定等领域。通过分析社交媒体数据，可以了解公众对不同出行方式的满意度，从而改进交通服务、优化交通基础设施，并制定更合理的交通政策。此外，该方法还可以扩展到其他领域，例如舆情分析、产品评价等。

📄 摘要（原文）

Social media has become an important platform for people to express their opinions towards transportation services and infrastructure, which holds the potential for researchers to gain a deeper understanding of individuals' travel choices, for transportation operators to improve service quality, and for policymakers to regulate mobility services. A significant challenge, however, lies in the unstructured nature of social media data. In other words, textual data like social media is not labeled, and large-scale manual annotations are cost-prohibitive. In this study, we introduce a novel methodological framework utilizing Large Language Models (LLMs) to infer the mentioned travel modes from social media posts, and reason people's attitudes toward the associated travel mode, without the need for manual annotation. We compare different LLMs along with various prompting engineering methods in light of human assessment and LLM verification. We find that most social media posts manifest negative rather than positive sentiments. We thus identify the contributing factors to these negative posts and, accordingly, propose recommendations to traffic operators and policymakers.