Данное исследование сосредоточено на практическом применении больших языковых моделей в задачах сложной семантической классификации, используя в качестве примера новостной дискурс инициативы «Пояс и путь». Путём оценки совместного выбора источника оценки, категории оценки и объекта оценки была разработана и проверена методика совместной разметки с участием человека и машины. Метод делит общую задачу на три этапа и реализуется в пять раундов. Сначала через два раунда анализа ошибок и оптимизации подсказок для разметки объекта оценки в третьем раунде достигнуты удовлетворительные результаты. Исходя из этих результатов, после одного раунда анализа ошибок и корректировки подсказок, в четвёртом раунде выполнена высококачественная разметка категории оценки. Наконец, также после анализа и оптимизации, в пятом раунде достигнута значимая согласованность при разметке источника оценки. Результаты исследования показывают, что путём поэтапного разделения задачи, инженерии подсказок, основанной на анализе ошибок, и итеративного процесса разметки с количественной оценкой большие языковые модели способны выполнять разметку с высоким качеством. Кроме того, исследование предлагает переносимую схему разметки, устанавливая масштабируемый стандартизированный процесс сотрудничества человека и машины для применения больших языковых моделей в различных сложных задачах анализа семантики текста.

большие языковые модели;совместная разметка оценки;разметка объекта оценки с помощью больших языковых моделей;разметка категории оценки с помощью больших языковых моделей;разметка источника оценки с помощью больших языковых моделей