[发明专利]基于时序对齐预测的序列距离度量方法、存储介质及芯片有效
| 申请号： | 202110773058.X | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113487027B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 苏冰;文继荣 | 申请（专利权）人： | 中国人民大学 |
| 主分类号： | G06N3/084 | 分类号： | G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 11768 | 代理人： | 张玉梅 |
| 地址： | 100872 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习技术领域，为基于时序对齐预测的序列距离度量方法、存储介质及芯片，包括步骤：先构建保序对齐预测(OAP)模型，对OAP模型进行自监督训练。保序对齐预测距离采用轻量级类似transformer的神经网络直接预测两个序列之间的最优对齐，因此在推理时只需要直接计算，不涉及优化。可以应用在序列分类和检索任务中，在获得和别的序列距离相当的性能同时，具有更快的推理速度。该方案提出的保序对齐预测OAP距离是可学习的序列距离，在推理中只需要直接计算，具有良好的可解释性；其次，通过设计产生近似真实对齐的序列增强方法，在此基础上，提出了自监督的OAP学习方法，不需要标注训练序列；此外，OAP距离可以方便地实现端到端的监督表征学习。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 对齐 预测 序列 距离 度量 方法 存储 介质 芯片 | ||
【主权项】：
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