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基于语义增强的零样本立场检测技术研究
一、引言
随着互联网的快速发展，网络文本信息呈现出爆炸式增长。在这些文本信息中，立场检测是一个重要的任务，其目的是识别文本中说话者的立场和态度。然而，传统的立场检测方法往往依赖于大量标注数据进行训练，对于未出现过的立场信息（即零样本）往往难以有效检测。因此，本文提出了基于语义增强的零样本立场检测技术研究，旨在解决这一问题。
二、研究背景与意义
立场检测是自然语言处理领域的一个重要研究方向，广泛应用于情感分析、舆情监测、社交媒体分析等领域。然而，传统的立场检测方法主要基于人工标注数据和传统机器学习方法，这些方法存在诸多问题。如对于零样本立场的识别效果较差，缺
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