LLM 弱标注框架用于网络安全推文分类
原文标题：LLM-Based Weak Annotation for Cybersecurity Tweet Classification: A Teacher-Student Framework
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论文提出教师-学生弱监督框架，用 LLM 为无标注网络安全推文生成弱标签，训练领域专用预训练语言模型。结果显示仅用 LLM 标签训练的模型 F1 均超 0.92，与全人工监督模型差距在 3 个百分点内。
- 问题
- 网络安全推文数量远超专家标注能力，监督学习缺少标注数据。
- 方法
- 教师-学生弱监督：LLM 生成弱标签，训练领域专用预训练语言模型，无需大规模人工标注。
- 结果
- 仅用 LLM 标签训练的模型 F1 均超 0.92，与全人工监督差距在 3 个百分点内
- 影响
- 威胁情报分类可用 LLM 弱标注替代大部分人工标注，显著降低数据成本。
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