湖南工商大学赵文军获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种低资源环境下基于提示学习和元学习的谣言检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119961456B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510446008.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种低资源环境下基于提示学习和元学习的谣言检测方法及系统是由赵文军;彭洋;胡洋;谭卓林;宋苗;黄婷;任剑;陈荣元设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种低资源环境下基于提示学习和元学习的谣言检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低资源环境下基于提示学习和元学习的谣言检测方法及系统。方法包括获取待检测的输入文本、用于对谣言检测任务进行指导的软提示参数和检测模型；将输入文本和软提示参数输入检测模型，获得检测模型输出结果；检测模型包括用于对软提示参数进行上下文信息的建模的双向长短期记忆网络；用于对上下文建模后的软提示参数增加非线性特征的两层的多层感知机；用于对增加非线性特征的软提示参数与输入文本所组成的提示文本执行掩码预测任务，预测提示文本中的软提示参数的掩码语言模型；用于将掩码语言模型的预测结果映射为对应的类别标签的原型表达器；根据输出结果确定谣言检测结果。本发明方案能提高低资源环境下的谣言检测精度。
本发明授权一种低资源环境下基于提示学习和元学习的谣言检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低资源环境下基于提示学习和元学习的谣言检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的输入文本、软提示参数和检测模型；所述软提示参数用于对谣言检测任务进行指导； 将所述输入文本和所述软提示参数输入所述检测模型，获得所述检测模型输出结果；其中，所述检测模型包括提示模型和原型表达器；所述提示模型包括双向长短期记忆网络、两层的多层感知机和掩码语言模型；所述双向长短期记忆网络用于对所述软提示参数进行上下文信息的建模；所述两层的多层感知机用于对上下文建模后的软提示参数增加非线性特征；所述掩码语言模型用于对增加非线性特征的软提示参数与输入文本所组成的提示文本执行掩码预测任务，预测所述提示文本中的软提示参数；所述原型表达器用于将掩码语言模型的预测结果映射为对应的类别标签； 根据所述检测模型输出的类别标签确定所述输入文本对应的谣言检测结果。
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