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摘要
LLM 在古汉语翻译与古诗生成方面进展显著，但古诗精准翻译与情感语义理解的领域研究仍有限。
计算机科学 > 计算与语言
[提交于 2026 年 6 月 10 日]
标题：CCL25-Eval 任务 5 系统报告：新数据集与经 LoRA 微调的 Qwen2.5
作者：Haotao Xie
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摘要：近年来，大语言模型（LLMs）在古汉语翻译和古典诗歌生成领域取得了可喜进展。然而，关于古典诗歌精准翻译和情感语义理解的领域专门研究仍然有限。主要挑战在于，大多数研究将诗歌赏析任务视为通用领域问题，忽视了诗歌赏析的独特特征，而高质量、领域专用的数据集极为有限。为弥补这一不足，我们将任务分解为三个子任务：术语解释、语义解释和情感推断。基于多个开源数据集，我们进行数据清洗与对齐，构建了古典汉语诗歌指令对数据集（CCPoetry-49K），包含 49,404 个高质量指令-响应对
Subjects:
计算与语言（cs.CL）; Artificial Intelligence (cs.AI)
Cite as:
arXiv:2606.12392 [cs.CL]
(or
arXiv:2606.12392v1 [cs.CL] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12392
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