arXiv · cs.CL· Răzvan-Alexandru Smădu·· 5 天前AI 评分31
用混合语言讽刺句子基准测试评估大语言模型
Benchmarking Large Language Models for Detecting Satirical Code-Mixed Sentences
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Răzvan-Alexandru Smădu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29907v1
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AI 导读
研究者构建了包含 60 余万条样本的罗马尼亚语-英/德/法/意混合语言讽刺检测数据集 CS-SeLeRoNa 及人工校验的 CS-SeLeRoNa-Gold 基准，采用随机替换、短语翻译、依存句法分析和 LLM 四种方法生成语料。评测显示，老一代开源模型 macro-F1 降至 37%-55%，Gemma 4 31B 零样本达 68.1%，接近 GPT-5 mini 的 69.5%；微调后 Gemma 4 31B 在 CS-SeLeRoNa 上达 77.5%、gold 基准上达 72.6%，超过前沿模型零样本基线。
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