基于对比学习的自监督涉案微博评论观点对象分类
来源：计算机应用与软件杂志2025年第5期北京时间：
作者：马梅希, 王剑, 余正涛, 黄于欣
摘要：涉案微博评论观点对象分类旨在识别微博评论中的观点对象，并将其分配到审判机关、当事人和罪名等类别中。针对微博评论缺乏明显观点对象词，传统方法难以提取有效情感特征的问题，提出一种基于对比学习的自监督涉案微博评论观点对象分类模型。通过多头注意全局信息增强模块来捕捉评论中的关键片段，然后引入对比学习的方法增强与评论观点对象相关的文本特征。在构建的微博涉案新闻观点对象分类数据集上的实验结果表明，所提方法相比现有基准模型宏平均F1值提升了2.2百分点。
关键词：涉案微博评论, 观点对象分类, 自监督, 对比学习, 多头注意力机制
