计算机应用研究

作者：付书凡,王中卿,缪一菲,

单位：苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215008；

关键词：零样本立场检测,象形特征,语义增强策略,多模态融合,

基金：国家自然科学基金资助项目(62076175,61976146)；；

零样本立场检测（ZSSD）任务旨在识别给定文本中对未知目标所表达的态度。然而，目前主流的ZSSD方法通常将基于英文数据集的方法直接应用于中文数据集，往往忽视了语言间的差异和汉字作为表意文字的象形特性，导致中文ZSSD任务效果不佳。为了解决上述问题，提出了一种融合视觉字形与语义理解的中文零样本立场检测方法。首先将输入文本转换为具有象形特征的字形图像并对图像进行字符级分割；随后在图像空间实施语义增强策略，标注情感词和实体词构建视觉提示；最后设计多模态融合架构，实现文本语义与字形视觉特征的深度对齐。在C-STANCE数据集的七个不同领域进行了跨域任务的实验。结果表明，该方法在测试集中的表现优于多个基线模型，验证了中文字形信息在中文零样本立场检测任务中的有效性与潜力。

来源：2026年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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