PAST-TIDE, 관점 감지를 위한 프로토타입 대조 학습 기반 문장 튜닝 도입

저자들은 NakbaNLP@LREC-COLING 2026의 StanceNakba Shared Task를 위해 설계된 관점 감지 시스템 PAST-TIDE를 소개합니다. 핵심 혁신은 문장 튜닝으로, 레이블 단어를 무작위 초기화된 분류 헤드 대신 사전 학습된 MLM 헤드를 통해 매핑하기 위해 관점을 클로즈 스타일 마스크 언어 모델링(MLM)으로 재정의합니다.

• PAST-TIDE는 배치 크기 독립적 훈련을 위해 학습 가능한 클래스 프로토타입과 함께 프로토타입 대조 학습을 사용합니다.
• 이 시스템은 교차 주제 아랍어 관점 감정을 처리하기 위해 주제 조건부 레이어 정규화를 활용합니다.
• 공식 리더보드에서 Subtask A는 macro-F1 점수 0.75, Subtask B는 0.74를 달성했습니다.

이 결과는 사전 학습된 모델에 최소한의 아키텍처 추가가 저자원 환경에서도 경쟁력을 유지할 수 있음을 나타냅니다.