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研究团队获SIGHAN-10情感分析评测第一名及最佳评测论文奖
2024-08-20 16:28
HITSZ-HLT
(浏览量
)
2024
年
8
月
16
日,
ACL-SIGHAN 10
研讨会在泰国曼谷,与第
62
届计算语言学会年会(
ACL-2024
)同期举行。本次研讨会重点探讨中文信息处理面临的挑战,特别是在大型语言模型技术突破性发展的情况下,探讨如何优化中文特定的任务,以更有效地理解和生成中文文本。
SIGHAN 10
组织了基于维度的中文方面级情感分析评测竞赛
(https://dimabsa2024.github.io/)
。该评测任务旨在从中文评论中识别用户方面级的观点和情感,其中情感使用
valence-arousal
维度上的得分表示。该任务包含三个子任务:情感强度预测、三元组抽取以及四元组抽取。
研究团队许鸿凌、张德龙、张义策同学组成的队伍(
HITSZ-HLT
)提出结合小模型
BERT
与大语言模型的解决方案。具体来说,该系统首先分别设计了基于
BERT
和
LLM
的方法:
(1)
基于
BERT
的方法采用了流水线范式,依次从评论文本中识别方面项、观点项、方面类别、情感强度,并引入了领域预训练、负样本对构造和去除
BERT
中内部
dropout
的策略以增强模型表现;
(2)
基于
LLM
的方法将方面级情感分析任务转化为文本生成任务,采用了多任务统一学习、代码风格提示微调大模型,并使用
QLoRA
技术减少显存占用。该系统集成了这两类方法以结合它们各自的优势:先使用
BERT
完成“方面
-
观点
-
类别”元组抽取,然后将这些元组输入大模型进行情感强度预测。所完成系统在评测的三个子任务上均取得第一名的好成绩。
经过评测委员会讨论投票,研究团队所提交的测试报告荣获最佳评测论文奖,并被推荐
SCI
期刊。博士生张义策同学现场参加了研讨会,并对参赛系统进行了报告。
评测委员会主席
Lung-Hao Lee
教授颁发获奖证明
张义策同学汇报参赛系统方案
审稿:徐睿峰
校正:王 丹
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