arXiv · cs.AI· Zeba Afroz, Harsh Vardhan, Md. Shad Akhtar·· 11 小时前
ReCoT通过标签引导思维链优化进行宣传检测推理
Reasoning for Propaganda Detection via Label-Guided CoT Optimisation
arXiv:2610.17271v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Zeba Afroz, Harsh Vardhan, Md. Shad Akhtar
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者提出ReCoT，一种面向宣传检测的推理条件框架，利用标签引导的思维链优化捕捉宣传技巧与社会政治语境中的定义性线索。该方法通过人群层面的推理细化和性能引导重采样，在不需要额外解释标注的情况下提升检测效果与可解释性；在INDI-PROPspan上宏平均F1_LCS为0.364，在PTC上达到监督微调Avg F1_LCS上限的85%。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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