arXiv cs.CL· Lucinda Laurent, Muhammad Dehan Al Kautsar, Alfan Farizki Wicaksono, Fajri Koto·· 11 小时前AI 评分26
用多语言情感词典引导低资源语言的情感控制
Steering with Multilingual Lexicons for Sentiment Control in Low-Resource Languages
AI 导读
多语言情感词典可作为激活引导的替代信号，在三个模型家族中，聚合多语言词典对中低资源语言的效果优于英语衍生引导向量，而单语词典在模型预训练专精的语言上仍更强。引导效果由表征密度和预训练先验共同决定：大幅度的英语向量会压垮低资源语言的紧凑表征，造成"语言崩塌"，多语言聚合的范数抑制可缓解这一问题。双语专精惩罚和潜在数值刚性等架构偏差也制约跨语言引导响应。
正文 · AI 翻译
摘要：激活引导为控制模型行为提供了一种轻量级机制，但现有方法依赖于句子级对比数据，而世界上大多数语言都缺乏这类数据。我们证明，多语言情感词典在三个模型系列中都是可行的替代方案：对于中低资源语言，聚合的多语言词典优于源自英语的引导向量；而对于模型在预训练期间已专门化的语言，单语词典仍然更强。引导效果在机制上由表征密度和预训练先验共同决定。大幅度的英语向量会压倒低资源语言的紧凑表征，导致“语言崩溃”。多语言聚合的范数抑制缓解了这种脆弱性。架构偏差，包括双语专门化惩罚和潜在数值刚性，也严重制约了跨语言引导的响应性。最终，我们的工作确立了词典作为一种实用的引导信号，并对跨语言引导动力学提供了全面的机制性解释。
| 评论： | 30 页，12 幅图，11 张表 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2611.03317 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.03317v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.03317 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Lucinda Laurent [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 2 日星期一 15:44:02 UTC（451 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org