基于数据增强与对比学习的未知目标立场检测

摘要

针对未知目标立场检测任务，提出了基于数据增强与对比学习的未知目标立场检测模型。该模型借助无监督学习方法，通过训练被遮盖目标和被遮盖目标相关词的立场变化，以区分无关于目标和特定于目标的立场特征。为了区分潜在空间中与目标相关的立场特征类型而提高数据嵌入质量，采用一种对比学习框架同时考虑了增强信号和立场标签信息。在公开数据集上，该模型和其他立场检测模型分别进行了实验，结果表明该模型具有较好性能。

关键词

未知目标立场检测 / 数据增强 / 对比学习 / 自然语言处理