CSIRO-LT at SemEval-2025 Task 11: 适应多语言情感识别的 LLM 方法

Jiyu Chen; Necva Bölücü; Sarvnaz Karimi; Diego Mollá; Cécile L. Paris

CSIRO-LT at SemEval-2025 Task 11: 适应多语言情感识别的 LLM 方法

计算与语言 2025-08-05 v1

作者: Jiyu Chen , Necva Bölücü , Sarvnaz Karimi , Diego Mollá , Cécile L. Paris

摘要

由于情感表达在不同语言中呈现出多样且在文化上细微差异的特征，跨语言情感检测面临着巨大挑战。\textit{Semeval 2025 Task 11: Bridging the Gap in Text-Based emotion} 共享任务旨在探索跨语言的情感识别。该任务的目标是实现一个情感识别器，能够识别基于作者撰写的文本片段所通用第三方观察者会赋予其的基本情感状态，以及这些情感的强度。我们报告了对 various task-adaptation strategies for LLMs in emotion recognition 的调查工作。我们展示，针对该任务最有效的方法是对预训练的多语言 LLM 进行独立微调，每种语言分别设置 LoRA。

关键词

情感识别大语言模型多语言微调 LoRA

引用

@article{arxiv.2508.01161,
  title  = {CSIRO-LT at SemEval-2025 Task 11: Adapting LLMs for Emotion Recognition for Multiple Languages},
  author = {Jiyu Chen and Necva Bölücü and Sarvnaz Karimi and Diego Mollá and Cécile L. Paris},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01161},
  year   = {2025}
}

备注

In Proceedings of the 19th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2025), Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics

CSIRO-LT at SemEval-2025 Task 11: 适应多语言情感识别的 LLM 方法

摘要

关键词

引用

备注

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