A Logically Consistent Chain-of-Thought Approach for Stance Detection

📄 arXiv: 2312.16054v2 📥 PDF

作者: Bowen Zhang, Daijun Ding, Liwen Jing, Hu Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2025-07-17)

💡 一句话要点

提出LC-CoT方法，通过逻辑一致的思维链提升零样本立场检测性能

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

关键词: 零样本学习 立场检测 思维链 逻辑推理 知识图谱 大型语言模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有零样本立场检测方法在利用背景知识时存在知识与任务脱节以及逻辑不一致的问题。
  2. LC-CoT通过判断知识需求、API检索知识和逻辑推理三个步骤，确保知识的相关性和逻辑连贯性。
  3. 实验表明，LC-CoT在不依赖标注数据的情况下，性能优于传统监督方法，提升了零样本立场检测能力。

📝 摘要（中文）

零样本立场检测(ZSSD)旨在检测模型对未见过的目标的立场。利用背景知识来增强已见目标和未见目标之间的迁移能力是ZSSD的主要方法。然而，这些方法通常面临知识与任务脱节的问题，并且在预测中缺乏逻辑一致性。为了解决这些问题，我们提出了一种名为逻辑一致思维链(LC-CoT)的新方法用于ZSSD，该方法通过确保相关且逻辑合理的知识提取来改进立场检测。LC-CoT采用三步流程。首先，它评估是否需要补充外部知识。随后，它使用API调用来检索这些知识，这些知识可以由单独的LLM处理。最后，一个人工示例引导LLM推断立场类别，使用if-then逻辑结构来保持相关性和逻辑连贯性。这种结构化的引出背景知识的方法增强了模型的能力，在不依赖标记数据的情况下优于传统的监督方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本立场检测（ZSSD）中，现有方法在利用背景知识时存在的知识与任务脱节以及逻辑不一致的问题。现有方法难以有效利用外部知识来提升模型在未见目标上的泛化能力，并且缺乏对预测结果的逻辑合理性保证。

核心思路：论文的核心思路是通过引入一个逻辑一致的思维链（Chain-of-Thought, CoT）框架，显式地推理出支持立场判断的背景知识，并利用这些知识进行逻辑推理，从而提高立场检测的准确性和可解释性。该方法强调知识的相关性和逻辑连贯性，避免模型产生与任务无关或逻辑上不合理的预测。

技术框架：LC-CoT方法包含三个主要步骤：1) 知识需求判断：判断当前输入是否需要外部知识来辅助立场判断。2) 知识检索：如果需要外部知识，则通过API调用检索相关知识。3) 逻辑推理：利用检索到的知识，结合人工设计的示例（exemplar），引导大型语言模型（LLM）进行if-then逻辑推理，最终确定立场类别。整个流程旨在模拟人类的思考过程，确保推理过程的透明性和可控性。

关键创新：LC-CoT的关键创新在于其结构化的知识获取和推理流程，以及对逻辑一致性的强调。与以往方法直接将外部知识输入模型不同，LC-CoT首先判断知识需求，然后有选择性地检索知识，并通过逻辑推理来利用这些知识。这种方法能够更好地控制知识的使用，避免引入噪声信息，并保证推理过程的逻辑合理性。

关键设计：LC-CoT的关键设计包括：1) 使用LLM进行知识需求判断和知识检索，利用LLM的强大语言理解能力。2) 设计人工示例（exemplar）来引导LLM进行逻辑推理，示例中包含if-then逻辑结构，明确了知识与立场之间的关系。3) 通过API调用获取外部知识，例如使用搜索引擎API或知识图谱API。具体的参数设置和损失函数未知，因为论文摘要中没有提及。

📊 实验亮点

LC-CoT方法在零样本立场检测任务上取得了显著的性能提升，无需依赖任何标注数据即可超越传统的监督学习方法。通过引入逻辑一致的思维链，模型能够更有效地利用外部知识，并产生更可靠、更可解释的预测结果。具体的性能数据未知，因为论文摘要中没有提及。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于舆情分析、社交媒体监控、新闻评论挖掘等领域，帮助识别用户对特定事件或人物的立场倾向。通过提升零样本立场检测的准确性和可解释性，可以为决策者提供更可靠的信息支持，并促进更理性、客观的讨论氛围。未来，该方法有望扩展到其他自然语言处理任务中，例如情感分析、文本蕴含等。

📄 摘要（原文）

Zero-shot stance detection (ZSSD) aims to detect stances toward unseen targets. Incorporating background knowledge to enhance transferability between seen and unseen targets constitutes the primary approach of ZSSD. However, these methods often struggle with a knowledge-task disconnect and lack logical consistency in their predictions. To address these issues, we introduce a novel approach named Logically Consistent Chain-of-Thought (LC-CoT) for ZSSD, which improves stance detection by ensuring relevant and logically sound knowledge extraction. LC-CoT employs a three-step process. Initially, it assesses whether supplementary external knowledge is necessary. Subsequently, it uses API calls to retrieve this knowledge, which can be processed by a separate LLM. Finally, a manual exemplar guides the LLM to infer stance categories, using an if-then logical structure to maintain relevance and logical coherence. This structured approach to eliciting background knowledge enhances the model's capability, outperforming traditional supervised methods without relying on labeled data.