基于双专家模型协同指导的跨语言跨目标立场检测方法

本发明涉及基于双专家模型协同指导的跨语言跨目标立场检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括：构建跨语言和跨目标训练数据集，生成模型训练所需的输入；设计跨语言专家模型，利用提示微调和一致性学习优化mBERT模型在跨语言任务中的适应能力；构建跨目标专家模型，通过目标类别信息挖掘和基于对比学习的优化方法，生成高质量的目标表示；利用目标语言无标签数据，优化协同模块的表示能力；联合跨语言专家模型和跨目标专家模型指导协同模块进行训练，整合跨语言专家模型、跨目标专家模型的损失和对比学习损失，并通过优化总损失来提升模型的整体性能。本发明提高了跨语言立场检测任务的准确性、鲁棒性和泛化能力。