연구진이 StanceNakba Shared Task를 위한 태도 감지 시스템 PAST-TIDE를 개발했어요. 이 시스템은 문장 튜닝 방식을 활용하여 태도를 cloze-style MLM으로 재정의했어요. 프로토타입 기반 대비 학습과 주제 조건부 레이어 정규화를 통해 저자원 환경에서 경쟁력을 확보했어요.
PAST-TIDE는 Subtask A에서 0.75, Subtask B에서 0.74의 macro-F1 점수를 달성했어요. 이는 사전 훈련된 모델에 최소한의 구조적 추가만으로도 경쟁력을 유지할 수 있음을 보여줘요.
연구진은 태도 감지를 위해 label 단어를 stance 카테고리로 매핑하는 verbalizer를 활용하고, batch size에 독립적인 대비 학습을 위한 learnable class prototype을 사용했어요.