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  1. RESEARCH · CL_228661 ·

    新方法通过推理和跨语言向量增强LLM情感识别能力

    研究人员开发了两种不同的方法来增强大型语言模型(LLM)的情感识别能力。第一种方法EmoLASP将LLM与答案集编程(ASP)相结合,以提高对话中效价-唤醒度-优势度(VAD)分数预测的稳定性和一致性,尤其是在仅提示LLM方面表现出优势。第二种方法侧重于跨语言迁移能力,使用函数向量(FVs)来引导LLM在多语言情感检测中的行为。该方法表明,FVs能够捕获与语言无关、与任务相关的信号,为多语言适应提供了一种轻量级机制,避免了传统少样本学…