arXiv cs.CL· Ziyu Luo, Wei Li, Haoping Huang, Kecheng Liu, Min Gao·· 3 小时前AI 评分34
SharP：面向低资源假新闻检测的 LLM 软硬提示引导数据增强
SharP: Soft and Hard Prompt-Guided Augmentation with LLM for Low Resource Fake News Detection
AI 导读
研究者提出 SharP，一个由软硬提示引导 LLM 生成任务相关合成样本的边界感知文本生成框架，用于低资源条件下的假新闻检测。其中硬提示提供结构化指导与事实约束，软提示引入从数据中学到的语义模式，边界感知策略则把生成导向分类器置信度较低的区域。框架还采用双目标优化，平衡与源数据的语义对齐和分类器反馈，以提升模型鲁棒性与泛化能力。
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org