基于Zero-Shot-CoT的对话价值观优先级标注方法

摘要

价值观优先级识别旨在识别文本背后隐含的价值观优先级属性，从而判断其是否与特定的价值观及其类型相符，对于用户语言检测、评估大语言模型生成内容和探究大语言模型对人类价值观优先级的评估能力至关重要.目前，由于缺乏对话场景下的人类价值观识别数据集，在对话中建模并识别人类价值观优先级的研究仍未被触及.因此，构建高质量的对话价值观优先级识别数据集是首要任务.然而，标注对话价值观优先级识别数据集要求标注者具备一定专业知识储备，标注门槛较高，因此，本文基于大语言模型对现有的对话语料进行标注，提供了一个对话价值观优先级识别数据集的标注案例，扩展了基于大语言模型的数据标注的应用.具体来说，设计了一种基于Zero-Shot-CoT的对话价值观标注方法，模拟了人类标注结果，并通过本文提出的对话价值观优先级标注方法，构建了一个大规模对话价值观识别数据集ValueCon.实验结果表明，与人工标注方法相比，本文提出的标注方法缓解了人工标注带来的不一致性和噪声影响，基于此构建的ValueCon数据集能够有效训练对话价值观识别模型，验证了本文提出的标注方法具有实用价值.

关键词

数据标注 / 大语言模型 / 价值观计算 / 人工智能伦理 / 自然语言处理

基金资助

国家自然科学基金资助项目（62166029）; 内蒙古自治区科研基础条件及平台资助项目（2025KYPT0014）; 内蒙古自治区高等学校创新团队发展计划资助项目（NMGIRT2506）; 内蒙古自治区自然科学基金资助项目（2023LHMS06007）; 内蒙古自治区高等学校碳达峰碳中和研究资助项目（STZX202307）