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申请/专利权人：人民网股份有限公司

摘要：本发明公开了一种反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：根据各个有标注文本的反讽标签信息，构建各个有标注文本的标准推理结果；根据各个有标注文本及其标准推理结果，对大语言模型进行微调处理，得到目标语言模型；利用目标语言模型对任一无标注文本进行反讽推理处理，根据该无标注文本的反讽推理结果，确定该无标注文本的伪标签信息；根据各个无标注文本及其伪标签信息对中间识别模型进行微调处理，得到目标识别模型；中间识别模型用于提取输入文本的文本表示向量；利用目标识别模型进行文本的反讽识别处理。通过上述方式，实现了基于少量数据的有标注样本数据扩充，提升了模型的反讽识别性能，提升了模型构建的效率。

主权项：1.一种反讽识别方法，其特征在于，包括：从社交媒体平台中获取各个社交媒体文本；分别计算各个社交媒体文本的热度分数，过滤热度分数低于预设阈值的社交媒体文本；对过滤后剩余的各个社交媒体文本进行反讽标记处理，得到各个有标注文本及其反讽标签信息；根据各个有标注文本的反讽标签信息，构建大语言模型对所述各个有标注文本的标准推理结果；根据所述各个有标注文本及其标准推理结果，对所述大语言模型进行微调处理，得到目标语言模型；根据所述各个有标注文本及其标准推理结果，对所述大语言模型进行微调处理，得到目标语言模型进一步包括：为大语言模型的权重矩阵添加一个旁路低秩矩阵，得到初始语言模型；根据所述各个有标注文本及其标准推理结果对所述初始语言模型进行训练，得到所述目标语言模型；其中，在训练过程中，固定所述大语言模型的权重矩阵，对所述旁路低秩矩阵进行更新；根据所述各个有标注文本及其标准推理结果，对所述大语言模型进行微调处理进一步包括：将任一有标注文本以及预设提示模板组合成第一问题，根据第一问题以及该有标注文本的标准推理结果，对所述大语言模型进行微调处理；利用所述目标语言模型对任一无标注文本进行反讽推理处理，根据该无标注文本的反讽推理结果，确定该无标注文本的伪标签信息；利用所述目标语言模型对任一无标注文本进行反讽推理处理进一步包括：将所述预设提示模板和任一无标注文本组合成第二问题，将第二问题输入至所述目标语言模型进行反讽推理处理；根据各个无标注文本及其伪标签信息对中间识别模型进行微调处理，得到目标识别模型；其中，所述中间识别模型用于提取输入文本的文本表示向量；利用所述目标识别模型进行文本的反讽识别处理。

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