arg_emo_fallacy

该数据集伴随论文《Emotionally Charged, Logically Blurred: AI-driven Emotional Framing Impairs Human Fallacy Detection》发布，包含逻辑谬误标签、情感类别和论据说服力评分的标注。数据集适用于文本分类和零样本分类任务，语言为英语，规模在1K到10K之间。数据文件为TSV格式，包含多个字段，如原始论据ID、生成变体ID、标注批次ID、生成模型、情感生成策略、目标情感、黄金谬误标签、论据文本、相关声明、三位标注者的情感标签、谬误标签和说服力评分等。此外，还包含归一化的说服力评分和最终标签（多数投票加最佳标注者规则/平均值）。数据集采用cc-by-4.0许可。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在论证分析与情感计算交叉领域，arg_emo_fallacy数据集通过系统化的人工标注与生成模型合成相结合的方式构建。其核心源于原始论证语料，每个论证被赋予唯一的标识符，并在此基础上利用大型语言模型生成带有特定情感框架的合成变体。标注过程由多位标注者独立完成，涵盖逻辑谬误分类、情感类别识别以及说服力评分三个维度，最终通过多数投票与最佳标注者规则融合形成权威标签。

特点

该数据集显著特点在于其多维标注体系，同时捕捉论证的逻辑结构、情感色彩与说服效果，为研究情感如何影响谬误识别提供了精细数据。数据中每个原始论证及其合成变体均共享相同的逻辑谬误黄金标签与主张，确保了对比分析的一致性。标注信息包含原始评分与标准化分数，并明确标注了缺失值，增强了数据的可靠性与可解释性。

使用方法

研究者可利用该数据集进行文本分类、零样本分类等任务，深入探索情感框架对论证质量评估的影响。数据以TSV格式提供，各列明确标识了论证文本、生成模型、情感策略、多位标注者的原始标签及最终融合标签。使用时应参考论文中定义的缺失值处理规则，并依据标注者一致性指标选择分析视角，以支撑严谨的计算论证或人机交互研究。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理与计算论辩学交叉领域，情感与逻辑的交互机制日益成为前沿研究焦点。arg_emo_fallacy数据集应运而生，其伴随论文《Emotionally Charged, Logically Blurred: AI-driven Emotional Framing Impairs Human Fallacy Detection》于2024年发布，由相关研究团队构建，旨在探究人工智能生成的情感框架如何影响人类对逻辑谬误的识别能力。该数据集整合了逻辑谬误标注、情感类别分类以及论证说服力评分，为核心研究问题——即情感操纵对理性判断的干扰效应——提供了实证分析基础，对论辩质量评估、可信人工智能及人机交互领域产生了显著的学术影响力。

当前挑战

该数据集致力于解决论辩分析中情感与逻辑交织的复杂问题，其核心挑战在于如何精准量化情感框架对逻辑谬误检测的干扰效应，这要求模型能够区分情感表达与逻辑结构，并评估二者在人类认知中的相互作用。在构建过程中，研究者面临多重困难：一是生成具有可控情感倾向且保持逻辑一致的合成论辩文本，需平衡语言模型的创造力与内容忠实性；二是标注过程中涉及主观判断，如情感类别与谬误标签的标注者间一致性难以保证，且说服力评分因个体差异而易出现偏差；三是处理标注缺失或冲突情况时，需设计稳健的聚合规则（如多数投票与最佳标注者规则）以得出可靠最终标签。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与计算论证领域，arg_emo_fallacy数据集被广泛用于研究情感表达与逻辑谬误之间的复杂关联。该数据集通过提供原始论点及其情感化变体，辅以详尽的谬误标签、情感类别与说服力评分，为探索情感框架如何影响人类对逻辑谬误的识别能力奠定了数据基础。研究人员常利用此数据集训练或评估模型，以分析情感注入是否模糊了论点的逻辑结构，进而揭示情感与理性在论证过程中的交互机制。

衍生相关工作

围绕arg_emo_fallacy数据集，已衍生出一系列探索情感与论证交互的经典研究工作。这些研究主要集中于构建细粒度的情感-谬误联合分类模型，以及开发能够解耦情感与逻辑内容的神经网络架构。部分工作进一步利用该数据集的多标注者信息，研究论证感知的主观性与一致性。这些衍生成果不仅深化了对情感化论证的理论理解，也推动了在谬误检测、论证生成及可解释人工智能等领域的技术进步。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理与计算论证领域，情感与逻辑的交互正成为前沿焦点。arg_emo_fallacy数据集通过标注逻辑谬误标签、情感类别及论证说服力评分，为探索情感框架如何影响人类谬误检测提供了关键资源。当前研究围绕大语言模型生成的情感化论证展开，重点分析情感注入对逻辑清晰度的削弱效应，以及其在虚假信息检测、内容审核及人机交互可信度评估中的应用。这一方向不仅揭示了AI驱动内容的情感操纵潜力，也为构建更鲁棒的逻辑推理模型奠定了实证基础。