推动文本情感分析的创新：Prompt Learning、PET 和 EACL 2021

在瞬息万变的数字时代，文本数据已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从社交媒体帖子到在线评论，我们产生的文本量呈指数级增长。然而，这些数据的价值往往被掩盖在它所承载的情感之下。文本情感分析（STA）是一种计算语言学技术，旨在揭示文本中微妙的情绪线索，使我们能够更深入地了解人们的思想和感受。

近年来的研究在 STA 领域取得了显著进展，特别是在使用提示学习和预训练嵌入式转换器（PET）等新颖方法方面。在本文中，我们将深入探讨这些技术及其在 EACL 2021 上提出的开创性研究中的应用，以推动文本情感分析的界限。

Prompt Learning：引导情感识别

Prompt Learning 是一种将自然语言提示融入机器学习模型训练过程的技术。在 STA 中，提示可用于指导模型关注特定情感方面，从而提高其识别文本情绪的能力。例如，我们可以使用诸如“这篇文章传达了一种积极的情绪”之类的提示来训练模型识别积极文本。

PET：利用预训练的语言模型

PET 是使用在海量文本数据集上预训练的大型语言模型（例如 BERT、GPT-3）的方法。这些模型捕捉了语言的丰富表示，使它们能够有效地处理各种自然语言任务，包括 STA。通过微调 PET 模型，我们可以利用其预先训练的知识来增强我们对文本情绪的理解。

EACL 2021：创新研究的展示

在最近举行的欧洲计算语言学协会（EACL）2021 年会议上，研究人员展示了 Prompt Learning 和 PET 在 STA 方面的创新应用。其中一项研究提出了一个名为 Prompt-PET 的框架，它结合了这两种方法来显著提高文本情绪分类的准确性。

另一个研究重点关注使用 PET 来识别复杂的情感，例如讽刺和愤怒。研究表明，PET 模型能够通过捕捉语言的细微差别来识别这些微妙的情绪。

现实世界的应用

Prompt Learning 和 PET 在 STA 中的进步具有广泛的现实世界应用。例如，它们可以用于：

• 分析社交媒体情绪，以了解公众对品牌或产品的看法。
• 改善聊天机器人的情感智能，使其能够更自然地与人类互动。
• 检测网络欺凌和仇恨言论，创造一个更安全和包容的在线环境。

展望未来

Prompt Learning 和 PET 为 STA 领域开辟了令人兴奋的新可能性。随着这些技术的不断发展，我们可以期待更加准确和细致的情感分析工具，这将彻底改变我们理解和利用文本数据的方式。