[发明专利]一种基于课程规划元学习的增量关系抽取方法在审
| 申请号： | 202010806791.2 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN112084330A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 李学恺;吴桐桐;漆桂林 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/295;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于课程规划元学习的增量关系抽取方法，包括以下步骤：构建课程规划元学习增量关系抽取框架；计算关系间相似度，并根据相似度重新规划记忆缓存训练顺序；训练关系抽取神经网络模型，并结合元学习思想，使用元学习参数更新公式对关系抽取神经网络模型的参数进行更新；利用聚类方法从训练数据中挑选出一批记忆缓存；将更新后的参数载入到关系抽取神经网络模型，并进行性能测试。本发明将课程学习和元学习思想引入到增量关系抽取任务中，有效提升了模型的平均准确率和整体准确率，并降低了模型的误差范围，从而有效缓解了增量学习中的“灾难性遗忘”和“次序敏感”问题，在主流的数据集上取得了优于传统方法的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 课程 规划 学习 增量 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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