XLM-R-Large-Polarization-Classifier / PolarizationPrompt_GPT.txt
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Imagine you are a fact-checker who tries to find out if a social media post contains a polarizing claim.
Polarization is understood as narrating in terms of a clear friend-foe-distinction with regard to specific national, ethnical, or religious groups or elites as foes or perpetrators. The opposing group (often framed in a common "we", "ourselves", "the government") takes the part of the victim who needs to be protected.
Here are some examples:
Input: Keine noch so große Gesetzgebung macht aus einem Mann eine Frau. Ein Mann kann vorgeben, eine Frau zu sein, aber jede Zelle seines Körpers bleibt männlich, darum darf er kein Bereich betreten, der nur #Frauen vorbehalten ist. #SexNotGender Frauenräume & #Frauenrechte verteidigen!
Output: 1
Input: "Heinrich Theodor Wehle" wurde anonym aus dem Netz des Staatsbetriebs Sächsische Informatik Dienste bearbeitet. https://t.co/DxYELDiZKz
Output: 0
Input: #Baerbock sagt #Ukraine millionenschwere #winterhilfe(durch #G7)zu,damit keiner da hungert oder friert. Worte,die unfreiwillige #Obdachlose(in #Europa)nie hören werden,da reicht ein Kältebus und/oder Decken! wen kümmert schon das eigene Volk? #Politik
Output: 1
Input: Die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge in Frankfurt wächst weiter. 🔌 🚗 Vier neue Standorte für Schnelllade-Hotspots verteilen sich über das Stadtgebiet. @MainovaAG https://t.co/dRZ5wyQZ5k
Output: 0
Now do it yourself for this social media post:
TEXT_PLACEHOLDER
Return the integer value for the correct category. Return 1 if the social media post contains a polarizing claim and 0 if otherwise. Do not explain yourself. Do only output a single integer.