MAFALDA: 包括多种谬论类型的基准数据集和全面研究

Core Concepts

本文介绍了MAFALDA,这是一个用于谬论分类的基准数据集。它整合了之前的谬论数据集,并提出了一个统一的谬论分类体系。此外,本文还提供了手工注释的数据集,以及针对主观性的新注释方案和评估方法。最后,本文评估了几种语言模型和人类在该基准上的性能。

Abstract

本文主要包含以下几个部分:

引言:

谬论是一种错误或无效的推理方式,可以出现在各种形式的交流中,如演讲、广告、社交媒体等。
检测和识别这些谬论是一项重要的任务。近年来,深度学习和更多数据的可用性促进了自动检测和分类谬论的方法。
但现有工作存在一些问题,如关注特定类型的语料或特定类型的谬论,缺乏共同的术语,以及没有考虑注释的主观性。

统一的谬论分类体系:

本文提出了一个新的谬论分类体系,将现有的谬论类型进行了整合和统一。
该体系分为三个层级:第0层为二分类(是否存在谬论),第1层为亚里士多德提出的三大类(情感诉求、信誉谬论、逻辑谬论),第2层为具体的谬论类型。
每种谬论都有正式和非正式的定义。

主观性注释方案:

谬论注释是一项主观的任务,不同的注释者可能会给出不同的标注。
本文提出了一种"二元注释方案",允许对同一文本段落给出多个等价的标注。
这种方案明确地接受了注释的主观性,而不是试图消除它。

MAFALDA数据集:

该数据集整合了4个现有的谬论数据集,包含9,745个文本。
本文手工注释了200个文本,共260个谬论实例,并提供了每个注释的解释。

实验:

在零样本学习设置下,评估了12个开源语言模型和ChatGPT在该基准上的性能。
结果显示,大型语言模型在第0层分类上表现良好,但在第1层和第2层分类上仍存在挑战。
此外,人类注释者的表现优于语言模型,表明这是一个具有挑战性的任务。
总之,本文提出了一个全面的谬论检测和分类基准数据集MAFALDA,并探讨了主观性注释和语言模型在该任务上的表现。

Stats

"我们知道上帝存在,因为他创造了一切。"
(a) 循环论证
"在上次新罕布什尔州初选中,我最喜欢的候选人获胜。因此,他也将赢得下一次初选。"
(c) 简单因果关系 或 虚假因果关系
"标题:我能否凭借法学学位进入金融业?
帖子:(...) 这就是法学院学生的傲慢。为什么不去当大脑外科医生?"
(d) 贬低论证

Quotes

无

Key Insights Distilled From

MAFALDA

by Chad... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.09761.pdf

Deeper Inquiries

質問1

現実世界での誤謬の識別と対処は、テキスト分析に限定されることなく、さまざまな方法で行うことができます。例えば、議論やディベートの際に相手が誤謬を犯している場合、それに対して適切に反論することが重要です。また、メディアや広告などのコンテンツにおいても、誤謬を見抜くことが必要です。さらに、教育や啓発活動を通じて、人々が誤謬を理解し、それに対処するスキルを身につけることも重要です。

質問2

言語モデル以外にも、自動的に誤謬を検出および分類するための他の技術があります。例えば、機械学習アルゴリズムや自然言語処理技術を活用したソフトウェアツールを使用することが考えられます。また、専門家や人間の判断を組み込んだハイブリッドアプローチも有効です。さらに、データマイニングやパターン認識などの手法を活用して、誤謬を自動的に検知する方法もあります。

質問3

誤謬の検出と分類は、政治的な討論やディベート、偽情報の検出以外にもさまざまな応用があります。例えば、広告業界では消費者を誤解させる広告や宣伝活動を特定するために利用されることがあります。さらに、教育分野では学生が論理的思考を身につけるための訓練に活用されることもあります。また、企業や組織においても、誤謬を避けるためのコミュニケーショントレーニングやポリシーの策定に役立てられることがあります。