Generator-Guided Crowd Reaction Assessment

📄 arXiv: 2403.09702v1 📥 PDF

作者: Sohom Ghosh, Chung-Chi Chen, Sudip Kumar Naskar

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-08

备注: Accepted for publication in The ACM Web Conference WWW'24 Companion Short Papers Track, May 13 to 17 2024, Singapore, DOI 10.1145/3589335.3651512

💡 一句话要点

提出CReAM任务以评估社交媒体帖子反应

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

关键词: 社交媒体分析 反应预测 大型语言模型 生成模型 数字营销

📋 核心要点

  1. 社交媒体帖子反应的预测是一个复杂且具有挑战性的任务，现有方法在准确性和效率上存在不足。
  2. 本文提出的GGEA方法结合了生成性大型语言模型与分类模型，旨在提高社交媒体帖子反应的预测能力。
  3. 实验结果显示，微调的FLANG-RoBERTa模型在预测性能上优于传统方法，显著提升了反应预测的准确性。

📝 摘要（中文）

在社交媒体领域，理解和预测帖子传播范围是一项重要挑战。本文提出了Crowd Reaction AssessMent (CReAM)任务，旨在评估给定社交媒体帖子是否会比另一个帖子获得更多反应，这对数字营销人员和内容创作者尤为重要。我们引入了Crowd Reaction Estimation Dataset (CRED)，该数据集包含来自白宫的推文对及其转发数量的比较度量。所提出的Generator-Guided Estimation Approach (GGEA)利用生成性大型语言模型（如ChatGPT、FLAN-UL2和Claude）来指导分类模型进行更好的预测。实验结果表明，经过微调的FLANG-RoBERTa模型在使用Claude生成的推文内容和响应的交叉编码架构下表现最佳。我们进一步使用基于T5的改写器生成给定帖子的改写，展示了GGEA预测哪个帖子将引发最多反应的能力。我们认为这一大型语言模型的新应用在预测社交媒体帖子传播方面具有重要进展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决社交媒体帖子反应预测的挑战，现有方法在处理复杂的社交媒体数据时表现不佳，难以准确评估不同帖子的反应潜力。

核心思路：论文提出的GGEA方法利用大型语言模型生成的内容来增强分类模型的预测能力，通过生成与原始帖子相关的响应，提供更丰富的上下文信息。

技术框架：整体架构包括数据集构建、生成模型与分类模型的结合、以及最终的反应预测。主要模块包括CRED数据集、生成性模型（如Claude）和微调的FLANG-RoBERTa分类器。

关键创新：本研究的创新在于将生成性大型语言模型与传统分类模型结合，利用生成的上下文信息来提高反应预测的准确性，这在现有方法中尚属首次。

关键设计：在模型设计中，采用了交叉编码器架构，结合了推文内容和生成的响应，优化了损失函数以提高模型的预测能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的FLANG-RoBERTa模型在使用Claude生成的推文内容和响应的交叉编码架构下，预测准确率显著提升，优于传统方法，展示了GGEA在社交媒体反应预测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数字营销、社交媒体内容创作和舆情分析等。通过准确预测社交媒体帖子的反应，营销人员可以更有效地制定内容策略，从而提升品牌影响力和用户参与度。未来，该方法还可扩展至其他社交平台，推动社交媒体分析的深入发展。

📄 摘要（原文）

In the realm of social media, understanding and predicting post reach is a significant challenge. This paper presents a Crowd Reaction AssessMent (CReAM) task designed to estimate if a given social media post will receive more reaction than another, a particularly essential task for digital marketers and content writers. We introduce the Crowd Reaction Estimation Dataset (CRED), consisting of pairs of tweets from The White House with comparative measures of retweet count. The proposed Generator-Guided Estimation Approach (GGEA) leverages generative Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, FLAN-UL2, and Claude, to guide classification models for making better predictions. Our results reveal that a fine-tuned FLANG-RoBERTa model, utilizing a cross-encoder architecture with tweet content and responses generated by Claude, performs optimally. We further use a T5-based paraphraser to generate paraphrases of a given post and demonstrate GGEA's ability to predict which post will elicit the most reactions. We believe this novel application of LLMs provides a significant advancement in predicting social media post reach.