【摘 要】
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委婉语常被用于社交媒体和暗网交易市场，以其表面含义掩盖潜在含义来逃避平台的监管，例如，用“weed”（杂草）代替“marijuana”（大麻）进行非法交易。委婉语识别是将给定的委婉语映射到特定的目标词（潜在含义）。当前委婉语识别的研究没有获得广泛关注，一方面缺乏有效标注的数据集，另一方面现有方法主要关注委婉语句子中的单个词汇，忽略了委婉语的语境信息。针对上述问题，该文提出了双层自监督学习模型——D
【基金项目】
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Fundamental Research Funds for the Central Universities（2662021JC008）； 国家自然科学基金（62272188）； 国家社会科学基金（19BSH022）； 内蒙古自治区科技重大专项（2021ZD0046）；
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委婉语常被用于社交媒体和暗网交易市场，以其表面含义掩盖潜在含义来逃避平台的监管，例如，用“weed”（杂草）代替“marijuana”（大麻）进行非法交易。委婉语识别是将给定的委婉语映射到特定的目标词（潜在含义）。当前委婉语识别的研究没有获得广泛关注，一方面缺乏有效标注的数据集，另一方面现有方法主要关注委婉语句子中的单个词汇，忽略了委婉语的语境信息。针对上述问题，该文提出了双层自监督学习模型——DSLM（Double Self-supervised Learning Method）用于委婉语识别：外层自监督学习框架用来自动构建含标签数据集，以解决缺乏有效标注数据集的问题；内层使用语境对比学习方法，利用委婉语语境信息，拉近委婉语语境表示和目标词的语义距离。实验表明，该方法优于当前最先进的方法，且结果更稳定、模型收敛更快。
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