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
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，丰富了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%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》 优先出版, 2024年第41卷 第10期
发布历史
[2024-04-19] 优先出版
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). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0021. (Zhang Xiaoyan, Yan Zhuang. Three-level joint prompt-tuning implicit sentiment analysis method incorporating llms [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0021. )
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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