이 논문은 SemEval-2026 Task 2를 위해 개발된 시스템을 소개해요. 이 과제는 시간 순서대로 배열된 사용자 생성 텍스트에서 현재 감정과 단기 감정 변화를 모델링하는 것을 목표로 해요.
LLM 프롬프팅, MaxEnt 모델, 경량 신경망 회귀 모델 등 세 가지 접근 방식을 탐색했는데, LLM은 정적인 감정 신호를 잘 포착하지만, 텍스트 의미보다 최근 감정 변화 추세가 단기 변화를 더 잘 설명하는 것으로 나타났어요.
공식 평가 지표에 따르면, 이 시스템은 Subtask 1과 Subtask 2A에서 참가 팀 중 1위를 차지했어요.