ErnieSimCSE对比学习在内容反作弊上的应用主要体现在通过提升文本表示的稳定性和区分能力，以有效识别群发推广作弊行为。以下是具体的应用方式和效果：1. 应用方式： 训练ernieSimCSE模型：首先，利用对比学习技术SimCSE，结合百度的Ernie预训练模型，进行模型训练。通过模型内部的dropout产生噪声，强化模型的稳定性，使其对相似和不相似数据具有更好的区分能力。 构建语义索引库：在模型训练完成后，使用ernieSimCSE模型对大量文本数据进行处理，获取其语义向量，并构建语义索引库。这个索引库为后续识别群发推广作弊提供了基础。 利用索引识别群发推广：当新的提问文本出现时，通过ernieSimCSE模型获取其语义向量，并在语义索引库中进行搜索。如果找到与提问文本相似的多个样本，且这些样本具有群发推广的特征，则判定为作弊行为。2. 应用效果： 提升识别准确性：由于ernieSimCSE模型对文本表示的稳定性和区分能力得到了提升，因此能够更准确地识别出群发推广作弊行为，降低了误判和漏判的概率。 适应快速变种：传统反作弊手段难以应对作弊内容的快速变种，而ernieSimCSE对比学习技术则能够通过学习文本的深层语义特征，有效应对作弊内容的变种，提高了反作弊的适应性和鲁棒性。综上所述，ErnieSimCSE对比学习在内容反作弊上的应用，通过提升文本表示的稳定性和区分能力，有效识别了群发推广作弊行为，为打击作弊行为提供了有力的技术支撑。