arXiv cs.CL· Ferry Afit Kurniawan, Kazushi Okamoto, Koki Karube, Kei Harada, Atsushi Shibata·2026-10-16 12:00· 3 小时前AI 评分36

基于 LLM 的网络安全推文分类弱标注：教师-学生框架

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

AI 导读

教师-学生弱监督框架用选定的 LLM 作为 Teacher 为未标注网络安全推文生成弱标签，使网络安全专用 PLM 无需大规模人工标注即可训练。实验显示，仅用 LLM 生成标签训练的 PLM 在所有评估架构上 F1 均超过 0.92，与完全人工监督模型的差距在 3 个百分点以内。

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