@inproceedings{luruan-etal-2025-ccl25,
    title = "{CCL}25-Eval任务10系统报告:基于动态线索增强提示与多阶段渐进优化的中文仇恨言论检测方法",
    author = "LuRuan, LuRuan  and
      ZhaiBo, ZhaiBo  and
      Zhang, Lei  and
      Bao, Lie  and
      Wang, Zeyu  and
      Wei, Feng  and
      Wang, Chenzi",
    editor = "Lin, Hongfei  and
      Li, Bin  and
      Tan, Hongye",
    booktitle = "Proceedings of the 24th {C}hina National Conference on Computational Linguistics ({CCL} 2025)",
    month = aug,
    year = "2025",
    address = "Jinan, China",
    publisher = "Chinese Information Processing Society of China",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-ccl/2025.ccl-2.50/",
    pages = "419--429",
    abstract = "``随着社交媒体的迅速普及,用户生成内容呈指数级增长,同时也助长了仇恨言论的扩散。因此,有效检测仇恨言论已成为自然语言处理研究领域的一项关键挑战。为推动中文仇恨言论检测技术的发展,本文提出了一种新颖的大语言模型微调框架,该框架融合了动态线索增强提示和多阶段渐进优化方法。所提出的方法将复杂的细粒度仇恨言论识别任务分解为两个相辅相成的子任务:仇恨倾向分类和仇恨信息提取。为此采用了两种专门的训练策略:动态线索增强提示微调(DCA-SFT)用于优化模型的分类性能,而动态线索增强强化学习(DCA-RL)则用于提升模型的信息提取能力。具体而言,在DCA-SFT阶段,引入判别式分类并采用多标签独热(Multi-Hot)编码作为输出表示形式,以提高模型的多类别分类准确率。在DCA-RL阶段,通过知识蒸馏的方式,将闭源大语言模型在执行仇恨信息提取任务时的思维链(CoT)知识迁移至小参数模型,同时引入基于规则奖励的强化微调策略来增强小参数模型在信息提取任务中的逻辑推理能力。实验结果证明了该方法的有效性,在CCL25-Eval任务10的初赛排行榜上以0.3864的F1值,排名第二;在决赛排行榜上以0.3591的F1值,位列第三。''"
}