基于提示的捷克语情感分析方法
计算与语言
2025-08-13 v1
摘要
本文介绍了首个用于捷克语方面级情感分析和情感分类的基于提示的方法。我们采用序列到序列模型同时解决方面级任务，并证明了我们基于提示的方法相较于传统微调方法的优越性。此外，我们进行了情感分类的零样本和少样本学习实验，结果表明，在训练样本有限的情况下，提示方法相比传统微调能取得显著更好的结果。我们还证明，在目标领域数据上进行预训练可以在零样本场景下带来显著改进。
引用
@article{arxiv.2508.08651,
title = {Prompt-Based Approach for Czech Sentiment Analysis},
author = {Jakub Šmíd and Pavel Přibáň},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.08651},
year = {2025}
}
备注
Published in Proceedings of the 14th International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP 2023). Official version: https://aclanthology.org/2023.ranlp-1.118/