Постановка проблемы. В процессе извлечения аргументов при эмотивных предикатах возникает необходимость автоматической семантической (тематической) классификации извлеченных аргументов. Цель. Исследовать возможности применения больших языковых моделей (БЯМ) для автоматической классификации аргументов, а также анализ взаимосвязи уверенности и качества результатов БЯМ. Результаты. Экспериментально показано на примере темы «Медицина и здравоохранение», что БЯМ Claude Sonnet 4.5 позволяет классифицировать аргументы с высоким качеством, при этом интеграция эксплицитной оценки уверенности в промпт позволяет получить статистически значимый сигнал для идентификации потенциально ненадёжных предсказаний. Практическая значимость. Результаты исследования могут применяться в системах анализа эмоционального отношения пользователей социальных сетей к заданным тематикам и событиям.
DOI: 10.18127/j20729472-202601-02
На сайте издательства «Радиотехника»: radiotec.ru/ru/journal/Highly_available_systems/number/2026-1/article/25884
Ларионов Д. С., Никитина Е. Н., Смирнов И. В. Применение больших языковых моделей для семантической классификации аргументов при эмотивных предикатах // Системы высокой доступности. — Т. 22. — Вып. 1. — 2026. — С. 12–16.