Change My Frame: Reframing in the Wild in r/ChangeMyView

最近在文本风格转换领域中，重新构建的工作迄今为止一直利用超出上下文的任务提示话语，以产生中性或乐观的重新构建。我们的工作旨在将重新构建推广到r/ChangeMyView (CMV)子版块。我们构建了一个数据集，利用CMV社区的互动和惯例，识别出产生观念变化的高价值、社区认可的话语。通过这些数据，我们扩大了重新构建的方向范围，因为观念变化不仅仅发生在中性或积极的方向上。我们微调基于transformer的模型，利用现代的LLM来完善我们的数据集，并探索在这种类型的重新构建中数据集创建和评估方面的挑战。

本文旨在推广基于r/ChangeMyView的重新表述方法，以扩大重新表述的方向范围。

本文使用r/ChangeMyView社区的互动和惯例建立了一个数据集，以识别产生观念变化的高价值、社区认可的话语。通过微调基于transformer的模型，利用现代LLM来优化数据集，并探索在这种类型的重新表述中数据集创建和评估方面的挑战。

本文的亮点包括使用r/ChangeMyView社区的互动和惯例来构建数据集，以识别高价值的话语；微调transformer-based模型和使用现代LLM来优化数据集；探索了在这种类型的重新表述中数据集创建和评估方面的挑战。

最近的相关研究包括基于文本风格转换的重新表述研究，但是这些研究主要使用超出上下文、任务提示的话语来产生中性或乐观的重新表述。