Augmenting emotion features in irony detection with Large language modeling

本文是LLM系列文章，针对《Augmenting emotion features in irony detection with Large language modeling》的翻译。

摘要

本研究介绍了一种新的反语检测方法，将大语言模型（LLMs）与基于提示的学习相结合，以促进以情感为中心的文本增强。传统的反语检测技术由于依赖于静态语言特征和预定义的知识库，往往忽视了反语中不可或缺的微妙情感维度，因此通常无法达到预期效果。相比之下，我们的方法通过将通过LLM增强的微妙情感线索整合到三个基准预训练NLP模型（BERT、T5和GPT-2）中来增强检测过程，这些模型被广泛认为是反语检测的基础。我们使用SemEval-2018任务3数据集评估了我们的方法，并观察到反语检测能力的显著增强。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验

5 结论

本研究探讨了通过文本增强集成大型语言模型（LLM）进行反语检测的方法。该方法涉及使用GPT-4从文本中提取情感和上下文特征，以丰富数据，然后将其输入到BERT、T5和GPT-2等机器学习模型中。以SemEval-2018任务3数据集为基准的实验结果表明，这种方法优于现有模型。这项研究表明，LLM在提高需要更深入理解语言的NLP任务的性能方面具有巨大的潜力。
对于未来的研究，重点将是探索LLM在处理和优化反语检测方面的潜力。我们计划研究LLM在预处理文本时的影响，重点关注表情符号和个人姓名等往往富含情感和复杂背景的元素。这一系列研究旨在加深我们对这些元素如何影响反语解释的理解，特别是在社交媒体等非正式和多样化的交流渠道中。此外，我们打算将基于LLM的方法扩展到