hard-negative-mining

本文提出了HNR-DAC，一种用于引用论文科学声明验证的两阶段框架，结合了难负样本重排序与分布对齐分类。该方法在NLPCC 2026 Task 10 Track 2上表现优异，以最高的Macro-F1位列排行榜第三名。

本文介绍了困难负样本描述（HNC），这是一种数据集和方法，旨在通过解决网络采集的图文对中存在的弱关联问题，训练视觉-语言模型以实现细粒度理解。