연구진이 아랍어 태도 감지 시스템 PAST-TIDE를 개발했어요. 이 시스템은 문장 튜닝 방식을 활용하여 태도를 문장 내 마스크 언어 모델링(MLM) 문제로 재정의했어요. 프로토타입 기반 대조 학습과 주제 조건부 레이어 정규화를 통해 성능을 높였어요.
Subtask A에서 0.75, Subtask B에서 0.74의 macro-F1 점수를 기록하며 저자원 환경에서 경쟁력을 유지했어요. 기존 모델에 최소한의 구조적 추가만으로도 좋은 성능을 낼 수 있음을 보여줘요.