一种事实核查文章自然搜索流量预测与语步贡献分析方法

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摘要

本发明公开了一种事实核查文章自然搜索流量预测与语步贡献分析方法，采集含句子序列、修辞标签、统计特征及搜索流量的文章数据，构造预测目标与静态控制变量并标准化流量数据；通过预训练模型完成句子语义编码，构建错位输入的修辞结构序列；搭建双分支修辞结构因果变换器，融合文本、修辞及控制变量特征；构建句子级融合表征并完成修辞分类，结合表征与真实修辞标签嵌入预测文章搜索流量；采用两阶段交替损失优化，结合分类、预测及反事实领域混淆损失训练；通过修辞标签反事实替换，分析不同语步的流量边际贡献，输出流量预测值与语步分析报告。本发明为事实核查文章的篇章组织、证据呈现顺序和修辞策略调整提供量化依据。

附图

附图 1