基于隐喻联想和标签约束对比学习的中文文本分类方法

本发明公开了基于隐喻联想和标签约束对比学习的中文文本分类方法，属于自然语言处理与人工智能技术领域，分类模型的构建方法包括：构建歧义识别模块量化字符的语音和句法歧义，识别高歧义表述；构建提示词管理模块，利用大语言模型生成隐喻解释和标签定义描述，增强文本语义理解深度；设计上下文注意力和隐喻注意力双机制，动态调整特征权重并实现标签定义对齐；构建基于三元组对比学习的损失函数，增强隐喻内容与标签的关联性，同时抑制无关字面特征。本发明在隐喻情感分类、诗歌主题分类等任务中显著优于传统模型方法，有效提升了中文文本分类的准确性和鲁棒性。