social-media-analysis

本文提出了一个验证框架，用于评估大型语言模型（LLM）在灾害期间从社交媒体帖子中提取因果关系的有效性。通过将LLM生成的结果与基于专家知识的参考图谱进行比较，评估其在识别因果关系方面的可靠性及潜在风险。

本文对利用大型语言模型（LLM）引导的半监督学习进行社交媒体危机数据分类进行了实证评估。研究表明，在低资源场景下，LG-CoTrain 的表现优于经典基线模型，并突显了将 LLM 知识迁移至更小、更易部署的模型以支持灾害响应的潜力。