[发明专利]一种基于元学习的少样本实体识别方法在审
| 申请号： | 202110246394.9 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN112906393A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 韩瑞峰;杨红飞 | 申请（专利权）人： | 杭州费尔斯通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元学习的少样本实体识别方法，首先制作元训练数据和元测试数据，并构建用于实体识别的序列标注模型。然后将元训练数据输入模型，回传损失值得到新的模型参数并保存，将元测试数据和新的模型参数输入模型，回传损失值得到的调节后的模型参数去更新序列标注模型参数，完成一轮训练。直到达到预设循环次数，训练得到元模型。最后用训练得到的元模型在目标领域上进行训练，训练完成后即得到最终的模型，用最终的模型去预测识别目标领域中的无标签样本数据。本发明用于少量标注样本下的实体识别，通过具有一定量标注样本的源领域语料上的训练，使得在少量标注样本的目标领域语料上训练时能够达到更高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 样本 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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