Prompting Implicit Discourse Relation Annotation

📄 arXiv: 2402.04918v1 📥 PDF

作者: Frances Yung, Mansoor Ahmad, Merel Scholman, Vera Demberg

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-07

备注: To appear at the Linguistic Annotation Workshop 2024

💡 一句话要点

提出多种提示技术以提升隐含话语关系分类性能

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

关键词: 隐含话语关系 语言模型 提示技术 自然语言处理 分类任务

📋 核心要点

  1. 现有方法在隐含话语关系分类任务中表现不佳，尤其是在零样本和少样本设置下，准确率远低于监督学习方法。
  2. 论文提出通过将复杂的分类任务分解为多个子任务，并应用多种提示技术来提升ChatGPT的识别能力。
  3. 实验结果显示，尽管进行了复杂的提示设计，推理准确率变化不大，表明该任务在当前设置下仍然难以解决。

📝 摘要（中文）

预训练的大型语言模型，如ChatGPT，在各种推理任务中表现出色，且未经过监督训练的情况下超越了众包工作者。然而，在隐含话语关系分类任务中，ChatGPT的表现仍然不尽如人意，远低于最先进的监督方法。本文探讨了多种有效的提示技术，以改善ChatGPT对话语关系的识别能力。特别地，我们尝试将涉及多个抽象标签的分类任务分解为更小的子任务。然而，实验结果表明，即使经过复杂的提示工程，推理准确率几乎没有变化，表明隐含话语关系分类在零样本或少样本设置下尚未可解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决隐含话语关系分类任务中的性能不足问题，尤其是在零样本和少样本学习场景下，现有方法的准确率远低于监督学习的最佳结果。

核心思路：通过将复杂的分类任务拆分为多个较小的子任务，结合多种提示技术，旨在提升ChatGPT对话语关系的识别能力。这样的设计意在降低任务复杂度，使模型更易于理解和处理。

技术框架：整体流程包括任务拆分、提示设计和模型推理三个主要模块。首先将复杂任务拆分为子任务，然后为每个子任务设计相应的提示，最后通过ChatGPT进行推理和分类。

关键创新：最重要的创新在于将隐含话语关系分类任务进行拆分，并结合多种提示技术进行实验。这一方法与现有的单一提示方法有本质区别，强调了任务复杂性对模型性能的影响。

关键设计：在提示设计中，采用了多种已验证的提示技术，具体参数设置和损失函数的选择未在摘要中详细说明，需参考论文的具体内容以获取更多技术细节。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，尽管进行了多种提示设计，ChatGPT在隐含话语关系分类任务中的推理准确率几乎没有提升，表明该任务在零样本和少样本设置下仍然难以解决。这一发现为后续研究提供了重要的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的对话系统、文本理解和信息提取等。通过提升隐含话语关系的分类能力，可以显著改善机器对人类语言的理解，从而在智能助手、客服机器人等实际应用中提供更高效的服务。未来，该研究可能推动更复杂的语言理解任务的发展。

📄 摘要（原文）

Pre-trained large language models, such as ChatGPT, archive outstanding performance in various reasoning tasks without supervised training and were found to have outperformed crowdsourcing workers. Nonetheless, ChatGPT's performance in the task of implicit discourse relation classification, prompted by a standard multiple-choice question, is still far from satisfactory and considerably inferior to state-of-the-art supervised approaches. This work investigates several proven prompting techniques to improve ChatGPT's recognition of discourse relations. In particular, we experimented with breaking down the classification task that involves numerous abstract labels into smaller subtasks. Nonetheless, experiment results show that the inference accuracy hardly changes even with sophisticated prompt engineering, suggesting that implicit discourse relation classification is not yet resolvable under zero-shot or few-shot settings.