Dec, 2022
为增强多语言新闻头条政治极性预测而设计的通识语言无关学习框架
A Commonsense-Infused Language-Agnostic Learning Framework for Enhancing Prediction of Political Polarity in Multilingual News Headlines
Swati Swati, Adrian Mladenić Grobelnik, Dunja Mladenić, Marko Grobelnik
TL;DR利用 “翻译 - 检索 - 翻译” 策略引入推理通识知识,然后将其整合到多语言预训练语言模型中以预测政治极性,证明我们的框架不受所使用的模型的影响,并具有潜力为新闻从业者、社会科学家、新闻制作人员和消费者带来好处。