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基于大语言模型的有害内容检测语义增强
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内容提要
本研究提出了一种基于大语言模型的文本预处理和语义增强方法，旨在解决社交媒体中有效性下降的问题。研究表明，该方法在有害内容检测方面与人工标注数据相当，显著降低了成本。
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关键要点
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本研究提出了一种基于大语言模型的文本预处理和语义增强方法。
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该方法旨在解决社交媒体中有效性下降的问题。
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研究重点在于宣传检测、仇恨迷因分类和毒性识别。
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通过该方法提升了训练集的质量，而不显著增加数据量。
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研究结果显示，该方法在有害内容检测中效果与人工标注数据相当。
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该方法显著降低了成本。
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