基于提示微调的微博立场检测研究

鉴于传统机器学习和自然语言处理技术在处理微博等社交媒体短文本数据时遇到的挑战,特别是数据的信息稀疏性影响数据的表达和分类性能,文中通过提示微调的方法,进行微博立场检测任务。提示微调方法可以充分挖掘和利用预训练语言模型内嵌的丰富知识库,以便更精确捕捉并识别不同文本内容对特定话题的立场倾向。文中首先对微博立场检测数据进行基于反翻译的数据增强,将训练数据从3000条增强到12000条;然后,根据微博文本内容以及对应话题,设计出提示词。这些提示旨在引导预训练语言模型的注意力机制关注文本中对立场检测尤为关键的信息片段,从而提高模型对微博文本立场的识别能力。为了验证提示微调在微博立场检测任务上的有效性,文中在NLPCC 2016的中文微博立场数据集上进行实验,实验结果显示,相较于最优的基线方法,基于提示微调的微博立场检测方法在五个评价指标上提升了0.6%~6%。综上,本研究不仅揭示了基于提示微调的方法在微博立场检测任务中具有巨大的应用潜力,同时也为未来的研究提供了有价值的参考。

浅谈初中生作文写作存在的问题及对策研究

对于初中语文的学习来说，作文写作十分的重要。写作作为人类表达自我，倾诉情感的一种文字表达，是人们的一种内在需要，也是人们对自我、对世界、对生活的一种碰触、认知和对话，它应该成为每个学生的一种自发自觉的行为。而在当今的应试教育下，语文作文的教学效果并不理想，学生的语言和文字表达能力也不理想。作文的创作不仅仅只是为了获得考试的分数，更是为了提高学生的表达能力，进而实现他们的全面发展。本文中就粗略的分析了初中生写作的一些困境，并针对性的提出了一些对策，希望能促进他们的写作水平。