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本文提出KIRP，一种零样本推文立场检测框架，通过实体重组集成外部知识并采用反思式思维链推理，在包括新构建的日语推文数据集在内的多个数据集上达到了最先进性能。
本文通过实证测量了微调数据中的十种语言特征如何改变Llama-3.2-1B关于动物福利的推理，发现断言性和道德性语言增强了支持动物福利的立场，而模糊性和描述性语言则削弱了这些立场。
本文提出了一种利用LLM进行科学话语立场检测的方法，具体用于识别贝叶斯认知科学文章中现实主义与工具主义的对立立场。该方法结合了理论驱动编码、专家标注和提示优化，实现了高可靠性。
介绍了SICI，一种七维诊断指标，用于评估LLM立场检测中的语义-语用复杂度，揭示了不同模型和提示策略中错误模式的状态转变。
介绍了BioStance，这是一个包含39,600个已标注的Reddit帖子和评论对的上下文感知数据集，用于生物伦理争议中的立场检测，涵盖生物伦理辩论三个维度的六个目标。
介绍了一种用于立场检测的多智能体推理框架，采用带有自适应工作者分配的经理-工作者架构。该框架在隐式立场案例上取得了优异结果，在COVID-19和SemEval-2016数据集上优于基线。
本文提出了一种Interpretive Audit Pipeline，利用多模型分歧来检测基于LLM的公众评论分析中的解释复杂性，并认为基于分歧的评估是标准准确性指标的必要补充。
# 基于社区的立场分布与论点组织方法 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16852](https://arxiv.org/html/2604.16852) \\jvol vv\\jnumnn\\jyear2025\\dochead\\pageonefooter行动编辑：\{action editor name\}。收稿日期：DD Month YYYY；修改稿日期：DD Month YYYY；录用日期：DD Month YYYY。\\affilblock Laks V. S. Lakshmanan2 Raymond T. Ng3 University of British Columbia University of British Columbia University of Bri