基于对比学习的情感表征学习为何需要“难负例挖掘”？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：对比学习通过“拉近正例、推开负例”学习情感表征，但若负例太容易区分（如“喜悦”与“愤怒”），模型无法学到细粒度特征。难负例挖掘指挑选语义相近但情感不同的样本作为负例（如“欣慰”与“喜悦”、“遗憾”与“悲伤”），迫使模型学习更 subtle 的情感差异。例如，在情感表征学习中，加入难负例后，模型对“欣慰”与“喜悦”的区分准确率从68%提升至89%。

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