本研究解决了斯拉夫语言情感分析中情感三元组提取数据集稀缺的问题，提出了两个新数据集，并评估了结合大型语言模型的ASTE技术的表现。

该研究提出了一种基于对比学习的情感三元组提取（ASTE）配对增强方法，解决了复杂语言和多方面项的问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，验证了对比学习的优势，并探讨了其他新型方法和框架，以提升情感三元组的提取性能。