Para penulis memperkenalkan PAST-TIDE, sebuah sistem deteksi sikap yang dirancang untuk Tugas Bersama StanceNakba di NakbaNLP@LREC-COLING 2026. Inovasi intinya adalah penyetelan pernyataan, yang mendefinisikan ulang sikap sebagai pemodelan bahasa tersembunyi (MLM) gaya cloze untuk memetakan kata label melalui kepala MLM pra-latihan alih-alih menggunakan kepala klasifikasi yang diinisialisasi secara acak.
- PAST-TIDE menerapkan pembelajaran kontras prototipikal dengan prototipe kelas yang dapat dipelajari untuk pelatihan independen ukuran batch.
- Sistem ini memanfaatkan normalisasi lapisan kondisional topik untuk menangani deteksi sikap Arab lintas-topik.
- Sistem ini mencapai skor macro-F1 sebesar 0,75 untuk Subtask A dan 0,74 untuk Subtask B di papan peringkat resmi.
Hasilnya menunjukkan bahwa penambahan arsitektur minimal pada model pra-latihan dapat tetap kompetitif dalam pengaturan sumber daya rendah.