【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于对比嵌入对齐的数据检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着互联网内容的爆炸式增长，违规内容检测（如暴力、仇恨言论、虚假信息等）已成为网络治理的核心挑战。传统检测方法主要依赖监督学习，需要大量标注数据来训练针对特定领域的模型。然而，在实际应用中，违规内容表现出明显的跨域多样性和动态演化性。例如，不同平台的内容分布存在显著差异，同时新型违规形式也在不断涌现。这些特性使得传统方法面临诸多问题：一方面，现有的域适应方法需要针对每个新领域重新训练模型，难以满足实时变化的检测需求；另一方面，常规的小样本学习方法在跨域场景下由于域偏移（domain shift）问题，性能会急剧下降。此外，现有的跨域对齐技术大多关注全局特征分布的匹配，却忽略了违规语义的细粒度对齐。
2、针对上述问题，现有研究尝试将对比学习与域适应技术相结合。例如，有研究提出了语义一致性约束的跨域小样本学习框架，但该框架未能显式建模违规类别的跨域不变性；还有研究通过异常感知对比对齐实现图数据的跨域检测，但这种方法难以泛化到...
【技术保护点】
1.一种基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述获取历史违规数据，对所述历史违规数据进行预处理，具体包括：
3.如权利要求2所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史违规数据输入特征提取模块中进行训练，生成特征对齐模块，包括：
4.如权利要求2所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史违规数据输入共享编码器中，输出嵌入向量，包括：
5.如权利要求2所述的基于对比嵌入对齐...
【技术特征摘要】
1.一种基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述获取历史违规数据，对所述历史违规数据进行预处理，具体包括：
3.如权利要求2所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史违规数据输入特征提取模块中进行训练，生成特征对齐模块，包括：
4.如权利要求2所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史违规数据输入共享编码器中，输出嵌入向量，包括：
5.如权利要求2所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史违规数据输入特征提取模块中进行训练，生成特征对齐模块，还包括：
6.如权利要求2所述的基于对比嵌入对齐的数据检测方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史违规数据输入特征提...
【专利技术属性】
技术研发人员：舒畅，陈远旭，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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