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申请/专利权人：扬州大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260413A
主分类号：G06F16/34
分类号：G06F16/34;G06F16/35;G06F18/213;G06F18/2415;G06F18/22
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种利用新闻摘要生成的点击诱饵检测方法，包括：1）采用两阶段方法SummaReranker，基于三个评估指标实现最佳摘要的选择；2）构建提示学习中的标签词映射器，并通过四种优化策略对标签词进行优化；3）通过预设提示模板将标题和生成的摘要构建成带有mask的提示文本，作为提示学习模型的输入，利用优化后的标签词映射器进行点击诱饵检测；4）最终将每个标签词上预测的概率映射到对应的类别中，得到该标签最终的预测分数作为点击诱饵检测结果。本发明引入SummaReranker模型生成高质量新闻摘要，将原新闻标题和新生成的摘要作为提示调整模型的输入并使用四种优化策略优化提示学习标签词映射器，利用较少的数据来获得更准确的检测结果，减少了模型的训练成本。
主权项：1.一种利用新闻摘要生成的点击诱饵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1采用两阶段方法SummaReranker，第一阶段利用预训练语言模型生成与新闻内容相关的多个摘要候选，第二阶段重新排序模型对候选摘要进行评分，基于三个评估指标实现最佳摘要的选择；步骤2构建提示学习中的标签词映射器，并通过四种优化策略对标签词进行优化；步骤3通过预设提示模板将标题和步骤1生成的摘要构建成带有mask的提示文本，作为提示学习模型的输入，利用步骤2优化后的标签词映射器进行点击诱饵检测；步骤4最终将每个标签词上预测的概率映射到对应的类别中，得到该标签最终的预测分数作为点击诱饵检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 扬州大学 一种利用新闻摘要生成的点击诱饵检测方法
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