[发明专利]一种利用语言模型的指代消解弱监督学习方法有效
| 申请号： | 202010212088.9 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111428490B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 辛欣;明坤 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/295;G06F40/247;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王民盛 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种利用语言模型的指代消解弱监督学习方法，属于自然语言处理中的信息抽取技术领域。所述方法包括：步骤1：数据集的预处理；步骤2：先在少量标注的数据集上训练指代消解模型；步骤3：在大规模无标注数据集上基于多头自注意力机制训练语言模型；步骤4：在无标注和有标注的数据上进行基于指代消解模型输出的弱监督学习，引入对多头自注意力机制特殊设计的损失，将多头自注意力机制中的抽头划分为特殊抽头和普通抽头，分别计算不同的损失。所述方法使特殊抽头具有输出与指代消解模型相似分布概率的能力，提升了指代消解系统的准确度，得到的语言模型和指代消解模型能够扩展现有指代消解模型的使用领域，模型参数具有更好的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 语言 模型 指代 消解 监督 学习方法 | ||
【主权项】：
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