SentiXRL: An Advanced Large Language Model Framework for Multilingual Fine-Grained Emotion Classification in Complex Text Environments
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内容提要
本研究提出了SentiXRL框架,旨在解决多语言和复杂文本环境中的细粒度情感分类问题。该框架通过情感检索增强模块和自循环分析机制,提高了分类准确性,并在多个标准数据集上表现优越,特别是在CPED和CH-SIMS数据集上。
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关键要点
- 本研究提出了SentiXRL框架,旨在解决多语言和复杂文本环境中的细粒度情感分类问题。
- SentiXRL框架通过情感检索增强模块和自循环分析机制,提高了情感分类的准确性。
- 该框架在多个标准数据集上表现优越,特别是在CPED和CH-SIMS数据集上。
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