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检索条件"主题词=Fuzzy Graph Convolutional Network"

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详细简洁

排序：

Large Language Model Enhanced fuzzy Logic Fusion Framework for Stance Detection 2nd

Large Language Model Enhanced Fuzzy Logic Fusion Framework f...

引用

2nd CSIG Conference on Emotional Intelligence, CEI 2024

作者： Zhang, Bowen Dai, Genan Ma, Jun Lin, Hui Huang, Hu College of Big Data and Internet Shenzhen Technology University Shenzhen 518000 China Electronic Science Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation Beijing 100084 China School of Cyberspace Security University of Science and Technology of China Hefei 230000 China

ISBN: (纸本)9789819650835

Analyzing public attitudes on social media is crucial for opinion-mining systems. Stance detection aims to identify the attitude of an opinionated text towards a given target. Despite advances in conventional stance detection methods, handling sentences with ambiguous stances remains a significant challenge. Meanwhile, fuzzy logic theory can improve knowledge representation under uncertainty, but learning logical rules from samples requires a large corpus of annotated data, which is impractical for stance detection tasks involving numerous targets. Inspired by the impressive zero-shot performance of large language models (LLM) on commonsense reasoning tasks, we propose the LLM-enhanced fuzzy Logic Fusion (LLM-FLF) Framework, which synergizes the strengths of LLMs and fuzzy logic to improve performance in complex reasoning tasks. LLM-FLF consists of two main components: Logical Schema graph construction and Logic-integrated fuzzy relational graph convolutional network. Our approach achieves state-of-the-art results across zero-shot, cross-target, and in-target settings. Notably, it demonstrates a substantial performance gain, outperforming the best baseline methods by 5.1% and 5.5% on Semeval-2016 and VAST benchmark datasets in the most challenging zero-shot scenario. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2025.

关键词： Chain-of-Thought fuzzy graph convolutional network Stance Detection

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