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公开(公告)号：CN116992873A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310959805.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种基于对比学习与一致性检测的多目标立场检测方法及系统，属于自然语言处理的技术领域。本发明在对比学习上应用一致性检测方法，它使模型能够学习目标的更多特征信息，并加强目标之间语义信息的联系，使目标之间互相辅助检测自身立场。此外，本发明中微调BERT并嵌入BiLSTM作为编码器，以更充分地利用隐藏上下文之间的语义信息。本发明还将联合训练作为一种多任务学习方法，允许模型基于数据集共享特定领域的信息。本发明解决了多目标立场检测中数据集嘈杂、目标孤立、特定领域信息不足的问题。不仅提高了该任务上性能的精度，对于其他具有类似问题的多目标文本分类任务同样有借鉴意义。
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