本研究提出了一种新颖的平衡细粒度正无标记学习框架（BFGPU），旨在解决文本分类中负文本的挑战，特别是在文本质量控制和法律风险筛选领域。该框架通过优化无标记学习损失函数，解决了类别不平衡问题，并在多个数据集上表现优越。
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