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公开(公告)号：CN117992651A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410180591.9
申请日：2024-02-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/951 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习迭代的社交媒体谣言检测方法，属于自然语言处理技术领域，包括：使用预训练语言模型来表征样本；通过无监督的对比学习方法，利用无标签样本池中的数据，对Bert模型进行训练调优；通过基于样本标签距离的主动学习查询策略，分别更新无标签样本池和有标签样本池；按照样本标签和领域对有标签样本进行增广；通过有监督的对比学习方法，利用有标签样本池中的数据，对Bert模型进行训练调优；更新软提示前缀编码；更新当前样本池，将原有的无标签样本池纳入到领域下的无标签样本池中，重新训练模型。本发明在保持模型精度的前提下，降低了社交媒体数据样本标记成本，并在零样本场景下改善了谣言检测性能。
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