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申请/专利权人：扬州大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态软提示学习的中文点击诱饵检测方法，包括（1）通过预训练的CLIP模型学习新闻中图片的特征；（2）通过图注意力网络捕获新闻标题的句法结构特征；（3）通过提示学习模型充分学习新闻标题与内容的关联性特征，并构造可学习的软提示，生成一个最优的提示模板；（4）将学习到的图片特征、句法结构特征与标题和内容的关联性特征拼接，将拼接后的特征用于检测；（5）将每个标签词的概率映射到对应的类别标签中，并用该类别标签的最终预测分数作为分类结果。本发明针对中文点击诱饵的特殊结构对模型进行了改进，同时结合了新闻中丰富的图片信息，能够充分提取中文点击诱饵的文本特征，有效地提升了检测的准确性。
主权项：1.一种基于多模态软提示学习的中文点击诱饵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1将新闻中包含的图片传入预训练的CLIP模型，捕获其中包含的特征信息；2通过将标题的词性标注作为节点，依存句法关系作为边，构建有向图，然后，将该图传入GAT网络，以获取标题的句法结构特征；3选择合适的预训练语言模型，将该训练模型作为主干，构建提示学习中的标签词和模板；4最后将每个标签词的概率映射到对应的类别标签中，并用该类别标签的最终预测分数作为分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 扬州大学 一种基于多模态软提示学习的中文点击诱饵检测方法
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