零样本学习 (ZSL) 通过使模型能够将文本分类到它们未明确训练过的情感类别中来改进情感分析。传统的情感分析模型需要为每种情感（例如，积极、消极）或领域（例如，产品评论、推文）提供标注数据集。ZSL 通过利用预训练语言模型通过语义理解推断文本和标签之间关系的能力来绕过这一限制。例如，一个在通用文本数据上训练的模型可以将“这部电影是一块璞玉”这样的短语归类为积极，而无需在情感语境中看到“璞玉”的标注示例。这是通过将情感分析框定为一个文本到标签映射任务来实现的，模型利用其语言知识将输入文本与预定义标签相关联，即使这些标签不是其训练数据的一部分。
ZSL 的一个关键优势是其灵活性。开发者可以使用单个模型处理多种情感任务，而无需重新训练。例如，只需提供“讽刺”、“失望”或“兴奋”等标签作为提示，模型不仅可以对标准的积极/消极情感进行分类，还可以对更细微的类别进行分类。这在标注数据不切实际的场景中特别有用，例如分析社交媒体上的新兴趋势或小众产品类别。自然语言推理 (NLI) 或基于提示的分类（例如，使用“这段文本的情感是 [MASK]”之类的模板）等技术通过将情感标签视为模型已经学习过的文本概念来使其泛化。Hugging Face 的 Transformers 库等工具使其易于访问，允许开发者通过定义自定义标签和提示，使用 BART 或 T5 等模型实现 ZSL。
然而，ZSL 的有效性取决于模型的预训练质量和标签的清晰度。例如，像“混合”这样模糊的标签如果上下文不明确，可能会使模型混淆。性能也会因领域而异：在正式评论上训练的模型可能难以处理非正式推文，除非提示中包含领域特定的提示（例如，“这条推文的情感是 [MASK]”）。为了缓解这种情况，开发者可以细化标签描述（例如，“讽刺：一种暗示其字面意义相反的陈述”）或使用少量示例来指导模型。虽然 ZSL 减少了对标注数据的依赖，但将其与少量微调（例如，每个标签 10-20 个示例）结合通常会产生更好的结果，平衡了实际应用的效率和准确性。