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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南工商大學(xué)申請的專利一種低資源環(huán)境下基于提示學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的謠言檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119961456B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510446008.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權(quán)一種低資源環(huán)境下基于提示學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的謠言檢測方法及系統(tǒng)是由趙文軍;彭洋;胡洋;譚卓林;宋苗;黃婷;任劍;陳榮元設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種低資源環(huán)境下基于提示學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的謠言檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種低資源環(huán)境下基于提示學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的謠言檢測方法及系統(tǒng)。方法包括獲取待檢測的輸入文本、用于對謠言檢測任務(wù)進(jìn)行指導(dǎo)的軟提示參數(shù)和檢測模型；將輸入文本和軟提示參數(shù)輸入檢測模型，獲得檢測模型輸出結(jié)果；檢測模型包括用于對軟提示參數(shù)進(jìn)行上下文信息的建模的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)；用于對上下文建模后的軟提示參數(shù)增加非線性特征的兩層的多層感知機；用于對增加非線性特征的軟提示參數(shù)與輸入文本所組成的提示文本執(zhí)行掩碼預(yù)測任務(wù)，預(yù)測提示文本中的軟提示參數(shù)的掩碼語言模型；用于將掩碼語言模型的預(yù)測結(jié)果映射為對應(yīng)的類別標(biāo)簽的原型表達(dá)器；根據(jù)輸出結(jié)果確定謠言檢測結(jié)果。本發(fā)明方案能提高低資源環(huán)境下的謠言檢測精度。

本發(fā)明授權(quán)一種低資源環(huán)境下基于提示學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的謠言檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種低資源環(huán)境下基于提示學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的謠言檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待檢測的輸入文本、軟提示參數(shù)和檢測模型；所述軟提示參數(shù)用于對謠言檢測任務(wù)進(jìn)行指導(dǎo)； 將所述輸入文本和所述軟提示參數(shù)輸入所述檢測模型，獲得所述檢測模型輸出結(jié)果；其中，所述檢測模型包括提示模型和原型表達(dá)器；所述提示模型包括雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、兩層的多層感知機和掩碼語言模型；所述雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)用于對所述軟提示參數(shù)進(jìn)行上下文信息的建模；所述兩層的多層感知機用于對上下文建模后的軟提示參數(shù)增加非線性特征；所述掩碼語言模型用于對增加非線性特征的軟提示參數(shù)與輸入文本所組成的提示文本執(zhí)行掩碼預(yù)測任務(wù)，預(yù)測所述提示文本中的軟提示參數(shù)；所述原型表達(dá)器用于將掩碼語言模型的預(yù)測結(jié)果映射為對應(yīng)的類別標(biāo)簽； 根據(jù)所述檢測模型輸出的類別標(biāo)簽確定所述輸入文本對應(yīng)的謠言檢測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人湖南工商大學(xué)，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區(qū)岳麓大道569號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。