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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于多层次知识选择的零样本立场检测装置及方法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：CN116628196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310482310.0，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于多层次知识选择的零样本立场检测装置及方法是由王博;马晓娟设计研发完成，并于2023-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层次知识选择的零样本立场检测装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多层次知识选择的零样本立场检测装置及方法，包括多层次知识选择模块和零样本立场检测模块；多层次知识选择模块内设有知识选择模型，知识选择模型依次由输入层、编码层、上下文层、注意力层和输出层组成；知识选择模型用于匹配深层和浅层的语义信息，以通过提取句子间的交互关系及单个句子中词与词的交互关系来获得零样本立场检测所需的深层知识；将知识、目标、论点共同输入到零样本立场检测模块中完成零样本立场检测，使用已获得的深层知识作为辅助信息进行零样本立场检测。

本发明授权一种基于多层次知识选择的零样本立场检测装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次知识选择的零样本立场检测装置，其特征在于，包括多层次知识选择模块和零样本立场检测模块； 多层次知识选择模块内设有知识选择模型，知识选择模型依次由输入层、编码层、上下文层、注意力层和输出层组成；知识选择模型用于匹配深层和浅层的语义信息，以通过提取句子间的交互关系及单个句子中词与词的交互关系来获得零样本立场检测所需的深层知识； 具体根据目标选定维基百科的文章，再从文章中选择与论点语义相关的句子，通过知识选择模型学习论点句P和维基百科中待选择句子Q的深层和浅层的语义表示进行句子选择，在编码层中使用BERT模型A进行编码，BERT模型A采用多头注意力机制，BERT模型A中的[CLS]标记符号能够表示输入序列X的语义关系；上下文层中采用双向LSTM进行上下文级别的表征学习，并通过自注意力机制获取上下文中重点单词的信息；通过[CLS]标记符号的语义信息和双向LSTM与注意力机制提取的带有重点单词信息的语义信息拼接后，从深层和浅层语义的角度共同完成深层知识的选择； 将知识、目标、论点共同输入到零样本立场检测模块中完成零样本立场检测，使用已获得的深层知识作为辅助信息进行零样本立场检测；零样本立场检测的类标签为支持、反对、中立，零样本立场检测在训练阶段对每一个类标签分别将立场特征映射到特征空间中，即每一个可见的类标签能够用一个向量来表示，学习一个映射函数，该映射函数能够用来衡量立场；在测试阶段，对给定需要进行类别预测的向量，通过映射函数找到在类别描述特征向量库中最匹配的类别，进而完成立场检测判断立场。

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