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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于图对比学习的未知目标立场检测方法、装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116257632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310191177.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于图对比学习的未知目标立场检测方法、装置是由赵学臣;周斌;王晔;李爱平;江荣;涂宏魁;田磊;邹家英;汪海洋;伍泓舟设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图对比学习的未知目标立场检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图对比学习的未知目标立场检测方法、装置，其中方法包括以下步骤：1采集社交网络文本数据；2在采集的数据基础上进行数据增强形成增强辅助文本；每个主题文本、评论文本、立场标签及其构造的增强辅助文本构成一个训练样本，按照该方式组织所有文本构建训练集；3建立未知目标立场检测模型，输出评论文本对主题文本所持立场的预测概率；4通过训练集训练未知目标立场检测模型，直至收敛得到未知目标立场预测模型；5将需要预测的主题文本、评论文本、所得增强辅助文本输入训练好的未知目标立场预测模型，输出评论文本对主题文本所持立场的概率。本发明可以很好的处理未知目标立场预测任务。

本发明授权基于图对比学习的未知目标立场检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图对比学习的未知目标立场检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 1采集数据：采集社交网络文本数据，社交网络文本数据包括讨论的主题文本及用户对该主题的评论文本； 2在采集的数据基础上进行数据增强形成增强辅助文本；每个主题文本、评论文本、立场标签及其构造的增强辅助文本构成一个训练样本，按照该方式组织所有文本构建训练集； 3建立未知目标立场检测模型，输出评论文本对主题文本所持立场的预测概率； 4通过训练集训练未知目标立场检测模型，直至未知目标立场检测模型收敛得到未知目标立场预测模型； 5将需要预测的主题文本、评论文本、所得增强辅助文本组成样本三元组后输入训练好的未知目标立场预测模型，输出评论文本对主题文本所持立场的概率； 所述增强辅助文本包括第一辅助文本和第二辅助文本；对每个评论文本掩码其内容中关键词构造第一辅助文本，对每个评论文本掩码其内容中的非关键词构造第二辅助文本； 有立场标签的已知话题目标数据集合为，即训练集；无立场标签的未知目标数据集合，即测试集；其中是已知话题目标中有标记样例的立场标签,和分别为掩盖掉内容关键词的第一辅助文本和掩盖掉内容非关键词的第二辅助文本，和分别为已知目标和未知目标的样本个数，使用已知话题目标数据集合中关于已知话题目标的每一个句子训练未知目标立场检测模型，使得该未知目标立场检测模型泛化到新出现的未知目标数据集合上，预测关于未知目标的句子的立场； 所述未知目标立场检测模型基于图对比学习，所述未知目标立场检测模型包括特征编码模块和句法表征及语义表征提取模块； 特征编码模块：将所述主题文本、评论文本和或增强辅助文本作为输入，输出主题文本、评论文本和或增强辅助文本的特征和句法结构图； 句法表征及语义表征提取模块包括句法表征提取模块和语义表征提取模块， 对每个评论文本掩码其内容中关键词构造第一辅助文本，将获得的掩盖关键词的第一辅助文本以及句法结构图作为句法表征提取模块的输入，句法表征提取模块输出句法模式特征； 对每个评论文本掩码其内容中的非关键词构造第二辅助文本；将获得的掩盖非关键词的第二辅助文本以及句法结构图作为语义表征提取模块的输入，语义表征提取模块输出语义表征特征。

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