计算机应用研究

作者：张小艳,闫壮,

单位：西安科技大学计算机科学与技术学院,西安710600；

关键词：隐式情感分析,提示调优,大语言模型,多级推理,

基金：国家自然科学基金青年基金资助项目(61902311)；；

隐式情感分析作为情感分析任务的挑战性分支，面临着缺乏明确情感特征、文本语义复杂等问题。受到思维链（chain of thought，CoT）的启发，提出了一种融合大语言模型的三级联合提示隐式情感分析方法（three-level joint prompt-tuning implicit sentiment analysis method incorporating LLMs，TPISA），将大语言模型与本地预训练模型相结合，使用多级推理的方式逐级得出目标的方面、潜在观点，使模型能够更轻松地推理出最终的情感极性。前两级提示利用大型语言模型丰富的世界知识，丰富情感语句的情感信息；然后，将前两级提示得到的方面和潜在意见与上下文连接起来，作为第三级提示的输入。同时构建情感标签词，使预训练的模型能够从标签词汇中获得丰富的语义知识，增强模型的学习能力。实验证明，提出的模型在SemEval14 Laptop和Restaurant数据集上对比当前主流的隐式情感分析模型，取得了5.65和6.72百分点的提升，验证了该方法的先进性。

来源：2024年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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