一种基于认知模式图增强的零样本立场检测方法

本发明提供一种基于认知模式图增强的零样本立场检测方法，包括构建逻辑认知模式：利用预训练的大型语言模型LLM将输入文本转换为逻辑表达式；对逻辑表达式中的逻辑谓词进行聚类，将逻辑谓词组织成不同的簇；对每个簇中的文本进行总结，生成该簇的总结短语；根据逻辑谓词之间的逻辑关系以及簇的总结短语，构建加权多关系图作为认知模式；认知增强的立场预测：构建认知‑一阶逻辑规则图CFGraph；利用关系图卷积网络对构建的一阶逻辑规则图CFGraph进行建模，以进行立场预测；选取概率最高的类别作为预测结果。本发明旨在减少对标注数据的依赖，提升模型的泛化能力，并增强LLM的领域适应性。