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提出 MoPrO-SD，一种面向立场检测的模块化提示优化框架，将提示分解为功能语义模块并利用 LLM 反馈逐步优化，同时发布新的人工标注疫苗立场检测基准 VaccineStance，在多个数据集和开源 LLM 上验证了有效性。
StanceEval 2026 是面向阿拉伯语社交媒体的第二届立场检测共享任务，重点关注跨目标（cross-target）与跨领域（cross-domain）的泛化能力。表现最佳的系统 F_avg2 分别达到 0.8994 和 0.9400，显著超越基线方法。
本文提出了TamGraph，一种目标感知记忆图方法，该方法使用熵引导机制动态选择相关历史对话，以增强LLM在对话立场检测任务中的性能。
本文对Telegram上关于以色列-巴勒斯坦冲突的话语进行了多方法计算分析，揭示亲以色列频道采用中立、报告式语气，而亲巴勒斯坦频道表现出更多负面情绪和框架。
本文提出了一种基于理据引导的知识蒸馏框架，用于跨语言立场检测，利用大型语言模型的思维链提示，通过双路径蒸馏和对比学习训练一个紧凑的学生模型。
PAST-TIDE是StanceNakba共享任务的一个立场检测系统，采用完形填空式掩码语言建模的语句调优、原型对比学习和话题条件层归一化进行跨话题阿拉伯语立场检测，在子任务A和B上分别达到了0.75和0.74的宏F1分数。
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