[发明专利]一种基于任务感知元学习的持续关系抽取方法在审
| 申请号： | 202110099305.2 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112667732A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 吴桐桐;李学恺;漆桂林 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F16/25 | 分类号： | G06F16/25;G06F16/35;G06F16/36;G06F16/38;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 张天哲 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于任务感知元学习的持续关系抽取方法，包括：步骤1)构建基于任务感知元学习的持续关系抽取框架；所述框架包含：关系抽取神经网络分类模型、任务序列、记忆数据仓库、记忆数据选择器、负例标签选择器、元学习网络模型训练方法和参数更新方法。步骤2)结合任务与分类模型交互信息和任务自身语义信息，使用负例标签选择器为训练数据选择合适的负例标签。步骤3)训练关系抽取神经网络模型，并结合元学习思想对模型参数进行更新。步骤4)利用聚类方法从训练数据中挑选出一批记忆缓存。步骤5)将更新后的参数载入到模型，并进行性能测试。所述于基于任务感知元学习的持续关系抽取方法可以有效提升持续关系抽取效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 感知 学习 持续 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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