\subsection{Gated Visibility-Aware Stance Classifier (GVSC)}
该方法的核心思想在于结合中间任务的迁移学习和门控过滤，利用上一步骤中挖掘的隐含目标信息来增强立场分类器的性能。GVSC模型主要包括以下几个模块：
\begin{figure}
    \centerline{\includegraphics[width=15cm]{ikda2}}
    \caption{pass}
    \label{fig:ikda2}
\end{figure}
\subsubsection{增强数据生成}
在CUT-Mining模型训练完成后，我们采用其学习到的主题表示能力为训练集中的每个输入数据生成语义相似的增强样本。详细流程阐述如下：
对于原始数据集 $X$ 中的任意样本 $x_i$ ，利用预训练的CUT-Mining编码器（Encoder）提取其对应的向量表示 $e_i$。该表示被认为是样本全局语义信息的浓缩。输入格式如下： 
\begin{equation}
    \forall x_i\in\mathcal{X},\quad\mathbf{e}_i=\mathrm{Encoder}([\text{[MASK]};\text{[CLS]};x_i;\mathrm{~[SEP]~]})_\mathrm{[CLS]}
\label{eq:cut}
\end{equation}
该表示捕获了样本的全局语义信息。
构建所有样本对的相似度矩阵 \( \mathbf{S} \)，其中每个元素 \( s_{ij} \) 表示样本 \( x_i \) 和 \( x_j \) 之间的余弦相似度：
\begin{equation}
    \mathbf{S}=\begin{bmatrix}s_{11} & \cdots & s_{1M} \\\vdots & \ddots & \vdots \\s_{M1} & \cdots & s_{MM}\end{bmatrix},\quad s_{ij}=\frac{\mathbf{e}_i^\top\mathbf{e}_j}{\|\mathbf{e}_i\|\|\mathbf{e}_j\|}
\label{eq:S}
\end{equation}

矩阵 $\mathbf{S}$ 中的元素 $s_{ij}$ 量化了样本 $x_i$ 与 $x_j$ 之间的语义相似度。
对于每个原始样本 $x_i$，依据相似度矩阵 $\mathbf{S}$，识别出与其语义最相近的 $N$ 个其他样本（即top-k近邻，其中 $k=N$ 且 $j \neq i$），构成该样本的候选近邻集合 $\mathcal{N}_i$：
\begin{equation}
    \forall x_i, \quad \mathcal{N}_i = \{x_j \mid j \in \arg\mathrm{top-k}_{j\neq i}(s_{ij}, N)\}
\label{eq:N}
\end{equation}
此步骤旨在确保生成的增强数据与原始样本在语义层面上具有高度相关性。
从候选近邻集合 $\mathcal{N}_i$ 中，随机无放回地抽取 $b$ 个样本，构成样本 $x_i$ 的最终增强数据集合 $\mathcal{B}_i$。
\begin{equation}
    |\mathcal{B}_i| = b, \quad \mathcal{B}_i = \text{RandomSubset}(\mathcal{N}_i, b)
\label{eq:B}
\end{equation}

该随机子集采样策略旨在引入适度的样本多样性，同时维持与原始样本的语义一致性。 

在模型训练阶段，对于小批量中的每个原始样本 $(x_{\text{orig}}^{(b)}, y^{(b)})$，我们从其对应的增强数据集合 $\mathcal{B}^{(b)}$ 中抽取 $K$ 个增强样本 $\{x_{\text{supp}}^{(k,b)}\}_{k=1}^K$。
\begin{equation}
    \forall (x_{\mathrm{orig}}^{(b)}, y^{(b)}) \in \mathrm{Batch}, \quad x_{\mathrm{supp}}^{(k,b)} \sim \mathcal{B}^{(b)}, \quad k=1, \dots, K
\label{eq:k}
\end{equation}
通过将原始样本与其 $K$ 个语义近邻补充样本结合输入模型，可以有效扩充训练数据的覆盖范围，增强模型对语义变化的鲁棒性，并潜在地减少噪声干扰。


\subsubsection{基于门控注意力的跨样本交互建模}
本节提出一种基于门控注意力机制的跨样本交互建模方法。该方法旨在通过动态过滤噪声信号并强化关键交互特征，实现主样本与补充样本间立场相关信息的有效融合，以应对立场判断任务中原始文本与补充文本交互信号常包含大量噪声和冗余信息的问题。若直接采用传统注意力机制融合跨样本特征，可能导致关键立场信号被掩盖或受到无关上下文干扰。借鉴门控循环单元（GRU）中门控机制的思想，我们设计了门控注意力模块（Gated Attention），通过动态滤波机制筛选对立场分类有效的交互特征，并引入上下文推理辅助损失以增强跨样本语义关联的建模能力。

首先，我们对主样本和补充样本的编码器输出序列应用序列池化，获得各自的整体表征向量。主样本 $x_{\mathrm{orig}}^{(b)}$ 的池化表征为 $\mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(b)}$，其对应的第 $k$ 个补充样本的池化表征为 $\mathbf{x}_{\mathrm{supp}}^{(k,b)}$。基于这些池化表征，我们构建主样本与补充样本间的交叉注意力机制，分别生成查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量：
\begin{equation}
    \mathbf{Q}_{\mathrm{supp}}^{(k,b)}=\mathbf{x}_{\mathrm{supp}}^{(k,b)}W_Q, \quad \mathbf{K}_{\mathrm{orig}}^{(b)}=\mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(b)}W_K, \quad \mathbf{V}_{\mathrm{orig}}^{(b)}=\mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(b)}W_V 
\label{eq:qkv}
\end{equation}

\begin{equation}
    \mathbf{h}^{(k,b)}=\mathrm{Softmax}\left(\frac{\mathbf{Q}_{\mathrm{supp}}^{(k,b)}(\mathbf{K}_{\mathrm{orig}}^{(b)})^\top}{\sqrt{d}}\right)\mathbf{V}_{\mathrm{orig}}^{(b)}
\label{eq:qkv}
\end{equation}

其中 $W_Q, W_K, W_V \in \mathbb{R}^{d \times d}$ 为可训练的参数矩阵，$d$ 为隐藏层维度。此步骤通过注意力权重矩阵显式地建模了主样本 $b$ 与其第 $k$ 个补充样本之间的交互强度，生成交互特征 $\mathbf{h}^{(k,b)}$。
为避免冗余信息干扰，我们设计了如下两级信息过滤机制：
\begin{itemlist}
    \item 特征增强层通过线性变换与非线性激活函数（ReLU）提升交互特征 $\mathbf{h}^{(k,b)}$ 的判别性：
        \begin{equation}
        \mathbf{h}^{\prime(k,b)}=\mathrm{ReLU}(\mathbf{h}^{(k,b)}W_h)
        \label{eq:hp}
        \end{equation}
    其中 $W_h \in \mathbb{R}^{d \times d}$ 是可训练参数。
    
    \item 动态门控层：将增强后的交互特征 $\mathbf{h}^{\prime(k,b)}$ 与补充样本的查询向量 $\mathbf{Q}_{\mathrm{supp}}^{(k,b)}$ 进行拼接，然后通过一个线性层和Sigmoid激活函数生成门控信号 $\mathbf{g}^{(k,b)}$，该门控信号用于动态调节信息流：
        \begin{equation}
        \mathbf{h}^{\prime\prime(k,b)} = [\mathbf{h}^{\prime(k,b)};\mathbf{Q}_{\mathrm{supp}}^{(k,b)}]
        \label{eq:hpp}
        \end{equation}
        \begin{equation}
        \mathbf{g}^{(k,b)} = \sigma(\mathbf{h}^{\prime\prime(k,b)}W_g+\mathbf{b}_g)
        \label{eq:gkb}
        \end{equation}
    $W_g \in \mathbb{R}^{2d \times d}$ 和 $\mathbf{b}_g \in \mathbb{R}^d$ 是门控层的可训练参数，$\sigma$ 为 Sigmoid 函数。$\mathbf{g}^{(k,b)}$ 中的元素值介于0和1之间，控制着对应维度特征的保留程度。

    \item 残差特征融合：为了缓解潜在的梯度消失问题并确保原始主样本的核心立场信息得以保留，我们采用残差连接（Residual Connection）将门控调节后的交互特征与原始主样本的池化表征进行融合，得到最终的样本对交互表征 $\mathbf{H}^{(k,b)}$：
    \begin{equation}
        \mathbf{H}^{(k,b)}=\mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(b)} + \mathbf{h}^{\prime(k,b)}\odot\mathbf{g}^{(k,b)}
    \label{eq:hkb}
\end{equation}
其中 $\odot$ 表示逐元素相乘。该设计确保模型在有效融合跨样本交互信息的同时，不会丢失主样本自身的基础立场特征。
对于同一主样本 $b$ 对应的 $K$ 个补充样本，经过门控注意力机制增强后得到的特征集合为 $\{\mathbf{H}^{(k,b)}\}_{k=1}^K$。我们将这些特征按主样本进行分组聚合：
\begin{equation}
    \mathbf{G}^{(b)} = \{\mathbf{H}^{(1,b)}, \mathbf{H}^{(2,b)}, ..., \mathbf{H}^{(K,b)}\} \in \mathbb{R}^{K \times d}, \quad \forall b \in [1,B]
\label{eq:hkb}
\end{equation}
其中 $B$ 是批处理大小。为了整合来自多个补充样本的信息并获得主样本 $b$ 的最终增强表征，我们对每个组 $\mathbf{G}^{(b)}$ 施加多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，并进行层归一化（Layer Normalization），得到$\mathbf{\tilde{r}}^{(b)} \in \mathbb{R}^d$ 即为融合了 $K$ 个补充样本信息的最终立场表征。
\begin{equation}
    \mathbf{\tilde{r}}^{(b)} = \mathrm{LayerNorm}(\mathrm{SelfAttention}(\mathbf{G}^{(b)}))
\label{eq:hkb}
\end{equation}

\item 对比损失 (Contrastive Loss)：为了在表示空间中强化主样本与其增强后表征的一致性，我们构建主样本-增强样本正样本对。对比损失旨在拉近主样本的最终立场表征 $\mathbf{\tilde{r}}^{(b)}$ 与其原始池化表征 $\mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(b)}$ 之间的距离（视为正样本对），同时推远其与同批次内其他主样本原始表征 $\mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(j)}$ ($j \neq b$) 的距离（视为负样本对），其中 $\tau$ 为温度系数超参数。
\begin{equation}
\mathcal{L}_{\mathrm{stance}} = -\frac{1}{B}\sum_{b=1}^B \log \frac{\exp(\mathrm{sim}(\mathbf{\tilde{r}}^{(b)}, \mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(b)})/\tau)}{\sum_{j=1}^B \exp(\mathrm{sim}(\mathbf{\tilde{r}}^{(b)}, \mathbf{x}_{\mathrm{orig}}^{(j)})/\tau)}
\label{eq:hkb}
\end{equation}


\item 分类损失 (Classification Loss))：使用最终的立场表征 $\mathbf{\tilde{r}}^{(b)}$ 通过一个全连接层（带有 Softmax 激活）来预测主样本的立场标签 $\hat{y}^{(b)}$：
\begin{equation}
    \hat{y}^{(b)} = \mathrm{softmax}(W_p \mathbf{\tilde{r}}^{(b)} + \mathbf{b}_p)
\label{eq:yhb}
\end{equation}

分类损失采用标准的交叉熵损失函数：
\begin{equation}
    \mathcal{L}_{\mathrm{class}} = -\frac{1}{B}\sum_{b=1}^B y^{(b)}\log \hat{y}^{(b)}
\label{eq:Lclass}
\end{equation}

其中 $y^{(b)}$ 是主样本 $b$ 的真实立场标签，$W_p$ 和 $\mathbf{b}_p$ 是分类层的可训练参数。
\end{itemlist}  **为图\begin{figure}
    \centerline{\includegraphics[width=15cm]{ikda2}}
    \caption{pass}
    \label{fig:ikda2}
\end{figure} 编写caption**