|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Prompt-Tuning for Targeted Sentiment Analysis in Russianстатья
- Авторы: Solomatina Yuliana, Loukachevitch Natalia
- Сборник: Communications in Computer and Information Science
- Год издания: 2024
- Издательство: Springer Nature
- Местоположение издательства: Switzerland
- Первая страница: 111
- Последняя страница: 124
- DOI: 10.1007/978-3-031-67008-4_9
- Аннотация: В данной статье описываются методы таргетированной тональности в русскоязычных новостных текстах на основе промптов, предложенные в ходе конкурса RuSentNE-2023. Эта задача сложна в двух следующих аспектах: во-первых, необходимо извлекать тональность по отношению к конкретным сущностям, а не ко всему тексту; во-вторых, тональности в новостных текстах часто неявные, что означает, что их сложнее обнаружить. В настоящем исследовании были изучены несколько стратегий настройки промптов в моделях типа BERT. Наилучший результат был достигнут при включении внешних знаний в вербализатор подсказок. Мы показываем, что методы настройки промптов помогают достичь высоких результатов, будучи менее вычислительно интенсивными, чем другие стратегии тонкой настройки и ансамблирования.
- Добавил в систему: Лукашевич Наталья Валентиновна