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大语言模型发展与应用专题
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2900-2905

融合大语言模型的三级联合提示隐式情感分析方法

Three-level joint prompt-tuning implicit sentiment analysis method incorporating LLMs
张小艳
闫壮
西安科技大学 计算机科学与技术学院, 西安 710600

摘要

隐式情感分析作为情感分析任务的挑战性分支,面临着缺乏明确情感特征、文本语义复杂等问题。受到思维链(chain of thought,CoT)的启发,提出了一种融合大语言模型的三级联合提示隐式情感分析方法(three-level joint prompt-tuning implicit sentiment analysis method incorporating LLMs,TPISA),将大语言模型与本地预训练模型相结合,使用多级推理的方式逐级得出目标的方面、潜在观点,使模型能够更轻松地推理出最终的情感极性。前两级提示利用大型语言模型丰富的世界知识,丰富情感语句的情感信息;然后,将前两级提示得到的方面和潜在意见与上下文连接起来,作为第三级提示的输入。同时构建情感标签词,使预训练的模型能够从标签词汇中获得丰富的语义知识,增强模型的学习能力。实验证明,提出的模型在SemEval14 Laptop和Restaurant数据集上对比当前主流的隐式情感分析模型,取得了5.65和6.72百分点的提升,验证了该方法的先进性。

基金项目

国家自然科学基金青年基金资助项目(61902311)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0021
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第10期
所属栏目: 大语言模型发展与应用专题
出版页码: 2900-2905
文章编号: 1001-3695(2024)10-003-2900-06

发布历史

[2024-04-19] 优先出版
[2024-10-05] 印刷出版

引用本文

张小艳, 闫壮. 融合大语言模型的三级联合提示隐式情感分析方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10): 2900-2905. (Zhang Xiaoyan, Yan Zhuang. Three-level joint prompt-tuning implicit sentiment analysis method incorporating LLMs [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10): 2900-2905. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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