一项研究评估了用于按主题类别和情感对开放式教学评价反馈进行分类的已验证协议的持久性和跨语言可迁移性。

  • 研究人员使用三种表示生成方式在原西班牙语数据上重新运行了该协议：稀疏词法特征、冻结的 Transformer 嵌入以及提示大型语言模型。
  • 他们利用一个经过方面标注教育数据集校验的包含 45,000 条评论的平衡语料库，将情感任务迁移至英语。
  • 2026 年的前沿模型在最难的西班牙语任务上取得了最高的主题 F1 分数，但在情感方面并未显示出比更便宜的模型有优势。

作者得出结论，模型选择是一项部署决策而非方法本身的属性，因为该协议在不同表示技术和语言中均保持有效。