[发明专利]基于记忆损失预测和延迟训练的主动学习事件抽取方法有效
| 申请号： | 202110541764.1 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN112966115B | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 申时荣;漆桂林;李震 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/126;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于记忆损失预测和延迟训练的主动学习事件抽取方法，该方案通过预测无标注样本的损失对其进行筛选，获取高质量的无标注样本进行标注。首先构建两个记忆模块，分别是已学习记忆模块和已选择记忆模块，已学习记忆模块在监督学习模型训练的过程中，存储已经学过的信息到已学习记忆模块，在样本选择的过程中，已选择记忆模块随着样本的选择存储已经选择的样本信息，综合两个记忆模块的信息对新样本的损失进行预测，得到样本损失后，利用内‑外损失排序策略启发式地选择有价值的样本进行标注，同时，提出了一种延迟训练策略，模拟样本选择场景对样本损失模型进行监督，最后得到一种低标注成本的高质量事件抽取模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 记忆 损失 预测 延迟 训练 主动 学习 事件 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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