基于 LoRA、零样例学习和模型集成的中文散文修辞识别
计算与语言
2026-04-17 v1 人工智能
摘要
修辞识别是自动化作文评分中的关键组件。通过识别学生写作中的修辞元素，AI系统能够更好地评估语言和更高阶思维技能，使其成为人工智能教育领域的关键任务。本文我们利用大语言模型（LLM）进行中文修辞识别任务。具体而言，我们探索基于LoRA的微调和零样例学习以将修辞知识整合到LLM中。我们将输出格式化为JSON以获得结构化输出，并将键翻译为中文。为进一步提升性能，我们还研究了几种模型集成方法。我们的方法在CCL 2025中文作文修辞识别评估任务的三个轨道上均取得最佳性能，荣获一等奖。
引用
@article{arxiv.2604.14167,
title = {Chinese Essay Rhetoric Recognition Using LoRA, In-context Learning and Model Ensemble},
author = {Yuxuan Lai and Xiajing Wang and Chen Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14167},
year = {2026}
}
备注
Accepted by CCL2025