世界モデルを用いた皮肉検出

本論文は、NLPにおける皮肉理解という難題に取り組んでいます。LLMを活用し、推論プロセスを専門のエージェントに分解する新しいアプローチ、WM-SARを提案しています。重要な貢献は、文字通りの意味、コンテキスト、意図などの認知要因を明示的にモデル化し、ブラックボックス手法と比較してパフォーマンスと解釈可能性を向上させている点です。決定論的矛盾スコアと、最終的な予測のための軽量ロジスティック回帰モデルの使用も注目に値します。

• •皮肉検出のための新しいアプローチ、WM-SARを提案。
• •皮肉理解を専門のLLMベースのエージェントに分解。
• •解釈可能性を向上させるために認知要因を明示的にモデル化。
• •皮肉検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成。