一种基于对比学习的大型语言模型数据增强零样本立场检测方法及系统

本发明涉及一种基于对比学习的大型语言模型数据增强零样本立场检测方法及系统，属于自然语言处理领域技术。本发明构建了融入对比学习机制的师生辅助学习框架，促使模型学习判别性目标特征表示并强化目标间语义关联，实现相互辅助以提升立场检测性能；同时微调BART模型作为编码器，充分捕捉和利用文本隐藏上下文中的深层语义信息；并发挥大型语言模型LLM的逻辑推理能力，生成与潜在目标领域相关的辅助性目标及立场数据，有效扩充零样本立场检测的训练数据集，从而突破数据与目标域限制。