大语言模型通过双向思维链提升成语情感词典的自动扩展

Основные понятия

本文提出了一种名为"双向思维链"(DualCoTs)的方法,利用大语言模型有效地扩展成语情感词典。该方法结合了语言学和心理语言学的见解,通过两条不同的思维链(字面链和词源链)来全面分析成语的情感含义。

Аннотация

本文提出了一种名为"双向思维链"(DualCoTs)的方法,用于自动扩展成语情感词典。该方法结合了语言学和心理语言学的见解,通过两条不同的思维链来分析成语的情感含义:

1. 字面链:直接从语言模型中获取成语的字面含义和情感倾向。
2. 词源链:探索成语的历史背景和文化渊源,以更深入地理解其情感内涵。

通过这两条思维链的结合,该方法能够全面地捕捉成语的情感特征,从而有效地扩展成语情感词典。

为了验证该方法的有效性,作者构建了一个包含中英文成语的数据集EMOIDIOME。实验结果表明,DualCoTs方法在中英文成语情感判断任务上都取得了良好的性能,优于其他基线方法。此外,作者还将该方法应用于未标注的成语数据,并通过人工评估证明了其在自动扩展成语情感词典方面的有效性。

总的来说,本文提出的DualCoTs方法为成语情感分析和情感词典构建提供了一种创新性的解决方案,具有重要的应用价值。

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这部电影的结尾令人感动,主人公与自己的过去告别,但他的心中却充满了一种"心满离"的满足感。
她的"堆肥综合症"很明显,当她自豪地展示她精心组织的堆肥系统时,里面有色彩编码的容器和一个跟踪腐烂速度的电子表格。

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"这部电影的结尾令人感动,主人公与自己的过去告别,但他的心中却充满了一种'心满离'的满足感。"
"她的'堆肥综合症'很明显,当她自豪地展示她精心组织的堆肥系统时,里面有色彩编码的容器和一个跟踪腐烂速度的电子表格。"

Ключевые выводы из

DualCoTs: Dual Chain-of-Thoughts Prompting for Sentiment Lexicon Expansion of Idioms

by Fuqiang Niu,... в arxiv.org 09-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.17588.pdf

Дополнительные вопросы

1. 如何进一步提高大语言模型在处理新兴成语方面的能力?

新兴成语的处理能力可以通过以下几种方式进一步提高。首先，增加对新兴成语的训练数据集的覆盖范围是关键。通过收集和标注最新的网络用语和流行文化中的成语，模型可以更好地理解这些新兴表达的语境和情感。其次，利用迁移学习的方法，将已有的成语知识迁移到新兴成语的学习中，可以帮助模型更快地适应新词汇。此外，结合人类专家的反馈进行模型微调，尤其是在新兴成语的使用和情感分析方面，可以显著提高模型的准确性和可靠性。最后，定期更新模型的知识库，以反映语言的动态变化，确保模型能够及时捕捉到新兴成语的使用趋势和情感变化。

2. 如何解决大语言模型在生成成语词源信息时的事实一致性问题?

为了解决大语言模型在生成成语词源信息时的事实一致性问题，可以采取以下措施。首先，增强模型的训练数据质量，确保输入的数据来源于可靠的文献和权威的语言资源。其次，结合知识图谱或外部数据库，提供准确的成语词源信息，以便模型在生成内容时能够参考这些权威信息。此外，实施后处理步骤，对生成的词源信息进行验证和校正，确保其准确性。最后，利用人类审校机制，定期对模型生成的内容进行评估和反馈，以不断优化模型的生成能力和事实一致性。

3. 大语言模型在处理灵活性较强的成语时存在的偏差如何解决?

针对大语言模型在处理灵活性较强的成语时可能出现的偏差，可以通过以下策略进行解决。首先，增加对灵活性成语的多样化训练，确保模型接触到不同上下文中的成语用法，从而提高其适应性。其次，采用上下文感知的提示方法，鼓励模型在生成时考虑更广泛的语境信息，以减少对特定情感或含义的偏向。此外，实施多轮对话和交互式学习，让模型在与用户的互动中不断调整和优化其理解和生成能力。最后，定期进行模型评估，识别和分析偏差的来源，并通过针对性的训练和调整来修正这些偏差，确保模型在处理灵活性成语时的表现更加平衡和准确。