arXiv 自然语言处理· Ferry Afit Kurniawan, Kazushi Okamoto, Koki Karube, Kei Harada, Atsushi Shibata·2026-10-16 12:00· 9 小时前AI 评分32

基于 LLM 弱标注的网络安全推文分类：一种教师-学生框架

LLM-Based Weak Annotation for Cybersecurity Tweet Classification: A Teacher-Student Framework

AI 导读

研究人员提出一种教师-学生弱监督框架，利用 LLM 作为教师模型为无标注网络安全推文生成弱标签，以训练领域专用的预训练语言模型（PLM）。实验结果显示，仅依靠 LLM 生成标签训练的 PLM 在所有评估架构中均实现 0.92 以上的 F1 分数，与完全人工监督模型的差距保持在 3 个百分点以内。