यह लेख SemEval-2026 कार्य 3 के लिए एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो आयामी पहलू-आधारित भावना विश्लेषण पर केंद्रित है। यह कार्य पारंपरिक श्रेणीगत लेबल के बजाय भावना वैलेन्स और अरोज़ल के लिए सूक्ष्म-कणिक वास्तविक मान स्कोर की भविष्यवाणी करने के तरीकों का जांच करता है।
- टीम दी गई पहलुओं के लिए स्कोर की भविष्यवाणी करने वाले उपकार्य 1 में, और पहलू, श्रेणियाँ, राय और स्कोर सहित पूर्ण भावना विवरण सेट निकालने वाले उपकार्य 3 में भाग लेती है।
- रिग्रेशन कार्य के लिए, दृष्टिकोण ट्रांसफॉर्मर-आधारित एनकोडर मॉडल के एक भारित एन्सेम्बल का उपयोग करता है।
- रूसी भाषा इनपुट के लिए, विधि बड़ी भाषा मॉडल का उपयोग करके संश्लेषित भावना विवरण उत्पन्न करने के द्वारा डेटा को बढ़ावा देता है।
- निष्कर्षण कार्य के लिए, एक डिकोडर LLM संरचित भविष्यवाणी करने के लिए फाइन-ट्यूंड किया जाता है, जो भावना तत्वों की पहचान और संख्यात्मक स्कोर का अनुमान एक साथ लगाता है।