申请/专利权人：中国传媒大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117592514B

主分类号：G06N3/0455

分类号：G06N3/0455;G06N3/088;G06N3/096;G06N3/0895;G06F40/30;G06N5/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明提供一种评论文本观点预测方法、系统及设备和存储介质，属于人工智能技术领域，通过先利用小规模的高质量的标注的第一评论文本加指令词的方式对大语言模型进行观点抽取和情感句还原这两个相反的下游任务训练，将无标注的第二评论文本输入训练后的模型中，得到第二评论文本的观点四元组，再将第二评论文本的观点四元组回输入训练后的模型得到重构评论文本，通过计算重构评论文本与第二评论文本之间的损失，使模型通过损失蒸馏出语义知识和情感知识，并进行学习，最终达到使用无标注的数据对模型进行无监督训练的效果达到减少高昂的数据标注成本的同时，能够使用小样本进行半监督学习的方式，在最终效果上提升原始方法的准确率。

主权项：1.一种评论文本观点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：将标注的第一评论文本和第一指令词作为输入，将与所述第一评论文本中的标注对应的观点四元组作为输出，以及将所述观点四元组和第二指令词作为输入，将与所述第一评论文本的同义文本作为输出，对大语言模型分别进行正向观点抽取和反向情感句还原的下游任务训练，得到初级观点预测模型；将无标注的第二评论文本和所述第一指令词输入所述初级观点预测模型，得到所述第二评论文本的第二观点四元组；将所述第二观点四元组和所述第二指令词输入所述初级观点预测模型，得到重构评论文本；根据计算所述重构评论文本与所述第二评论文本之间的语义损失和交叉熵损失，对所述初级观点预测模型进行第二参数调整，得到中级观点预测模型；通过将标注的测试评论文本以及与所述测试评论文本的标注对应的观点四元组作为模型性能测试数据，对所述中级观点预测模型进行性能指标测试，当所述性能指标测试满足预设性能指标要求时，得到观点预测模型；利用所述观点预测模型对待预测的评论文本进行观点预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国传媒大学 评论文本观点预测方法、系统及设备和存储介质

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