3,583 papers
arXiv:2607.20722 74 22 июля 2026 г. PRO

REGARD: VAD-профилирование — как поймать интенсивность ответа LLM, которую не видит обычный анализ тональности

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Все LLM (большие языковые модели) почти одинаково хвалят или ругают объект — эта шкала у них сжата в узкую полоску. Но по интенсивности эмоций разброс огромный, а обычный анализ тона этого не видит. VAD-профилирование позволяет найти разницу между двумя одинаково позитивными текстами — почему один цепляет, а другой звучит вяло. Метод оценивает текст сразу по трём осям с примерами-якорями: валентность (позитив/негатив), возбуждение (спокойно/ярко), доминирование (слабо/уверенно). Землетрясение можно описать как «трагический урок истории» или как «катастрофу невиданного масштаба» — знак одинаковый, а читательский опыт разный.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с