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演算法助長同溫層 多語言模型辨識網路極化言論

演算法推薦讓社群媒體使用者更有效率地接收感興趣的資訊,卻也使人長期置身資訊同溫層;情緒化言論因更容易獲得關注,使網路討論逐漸走向兩極化發展。 由智能系統研究所李龍豪副教授領軍的自然語言處理研究團隊(NYCU-NLP)成員林鼎翔、褚柏均運用三個開源大型語言模型,開發出可辨識22種語言的網路極化言論模型,這套模型在國際語意評測競賽任務9奪下第二名佳績,第一名為日本東京大學。

NYCU-NLP 奪國際競賽雙料第二

恭喜智能所自然語言處理研究團隊(NYCU-NLP)在頂尖語言學國際賽事 SemEval-2025 Task 11 勇奪雙料亞軍! 在李龍豪副教授指導下,博士生許哲瑜與碩士生吳昱昕整合 Gemma-2、Mistral-small-3 與 Phi-4 三款大型語言模型,於英文多標籤情緒偵測及情緒強度預測賽道中,擊敗哈佛、史丹福等全球名校團隊,拿下雙項第二名佳績!