Nek Minit：利用实用元认知提示实现澳大利亚英语和印度英语可解释的讽刺检测

于红博

摘要: 讽刺是情感分析的挑战，因为言辞和暗示的情感之间存在不一致性。当暗示可能与特定国家或地理区域相关时，这一挑战会加剧。语用元认知提示（PMP）是一种启发式技术，已被用于语用推理。在本文中，我们利用PMP来进行澳大利亚和印度英语的可解释性讽刺检测，同时使用了一个标准英语的基准数据集。我们手动为名为BESSTIE的已有讽刺标记数据集中的澳大利亚和印度英语添加讽刺解释，并将它们与包含讽刺解释的标准英语数据集FLUTE进行性能比较。我们的方法在两个开放权重LLM（GEMMA和LLAMA）上进行评估时，在所有任务和数据集上均实现了统计显著的性能提升，与四种替代提示策略相比。我们还发现，诸如主动提示等替代技术通过启用外部知识检索来缓解与上下文相关的失败。我们工作的重点贡献在于利用PMP为不同种类的英语生成讽刺解释。

更新时间: 2025-10-30 07:18:23

领域: cs.CL,cs.AI

下载: http://arxiv.org/abs/2505.15095v2