[发明专利]一种隐式语义数据增强方法

摘要

本发明公开了一种隐式语义数据增强方法。本发明第一阶段利用原始数据训练特征提取器和分类器，然后利用分类器构建知识图谱，并基于提取的特征计算每个类别的类中心和协方差矩阵；第二阶段利用构建的知识图谱识别出尾部类别的相似类别，然后将相似类别的特征变换方向迁移到每个尾部样本上进行特征变化。通过挖掘类别之间的相关关系，极大地丰富了尾部类别多样性。最后，对每个样本沿着迁移的协方差矩阵进行变化方向的无限次高斯分布采样可以获得无穷样本，通过优化无限样本损失函数的上界，得到一个新的基于推理的隐式语义数据增强损失进行模型训练。