一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，包括以下步骤：对输入句子进行分词和编码后进行实例生成和提示词嵌入；利用BERT模型进行提示学习，使立场检测任务转化为填空测试任务，实现立场推断；在BERT模型中构建门控多层感知器，实现零或少样本条件下的立场检测任务；在BERT模型中，利用对比学习框架学习立场文本的差异，强化同类样本的相似性和提高异类样本的区别度；对BERT模型的进行训练和优化，实现零或少样本条件下的立场检测。本发明专利技术充分利用了对比学习的强大表征能力和提示学习的灵活性，提高了零/少样本立场检测的整体性能和效果，降低了立场检测任务的实施成本，进一步拓宽了其应用范围。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理领域，特别是涉及一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法。

技术介绍

1、立场检测(stance detection)是自然语言处理中的一个重要任务，旨在确定文本对于某一主题的立场(支持、反对或中立)。实现零/少样本立场检测，意味着在没有特定立场的标注数据的情况下，检测模型依然能够正确分类文本的立场。

2、现有的零/少样本立场检测技术包括：1)注意力机制，但其计算资源较大，目标特定的注意力机制高度依赖于使用的数据集，在其他数据集上的泛化能力不足。2)图结构，但其算法计算复杂度较高，且存在一些特定目标下效果不佳、在特定条件下无法有效适应的情况。3)情感分析和语义理解的模型，但在实际应用中存在着知识转移不完全或不适用于特定场景的情况，这需要进一步的研究和优化来提高转移效果，而复杂的知识转移机制和模型会降低模型的解释性，使得难以理解模型在做出决策时的具体依据；这对于某些应用场景中的可信度和接受度构成挑战。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，对输入句子进行分词和编码得到编码信息，将所述编码信息输入BERT模型中进行实例生成和提示词嵌入，得到用于检测含义和立场判定的模型表示，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，利用BERT模型进行提示学习，使立场检测任务转化为填空测试任务，实现零或少样本条件下的立场推断，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于对比学习和提示学习的...

【技术特征摘要】

1.一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，对输入句子进行分词和编码得到编码信息，将所述编码信息输入bert模型中进行实例生成和提示词嵌入，得到用于检测含义和立场判定的模型表示，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，利用bert模型进行提示学习，使立场检测任务转化为填空测试任务，实现零或少样本条件下的立场推断，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，门控多层感知器包括用于进行文本嵌入和提示嵌入的输入层、用于进行特征提取并捕捉文本和提示之间语义关系的隐藏层、用于动态调整提示权重的门控机制以及用于进行立场检测并生成最终立场预测结果的输出层。

5.根据权利要求4所述的一种基于对比学习和提示学习的零或少样本立场检测方法，其特征在于，基于门控机制，在所述bert模型中构建用于捕捉文本和提...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨文忠，赵虎，姚镇银，魏富源，牟楠，吕洪震，姚龙，范怡林，赵蕊，耿皓琨，李广含，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：