[发明专利]一种基于分布校准的小样本实体关系抽取方法在审
| 申请号： | 202111613756.X | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114328921A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 全哲;彭阳;乐雨泉 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06F40/289;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 湖南岑信知识产权代理事务所(普通合伙) 43275 | 代理人： | 谷萍 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布校准的小样本实体关系抽取方法，其假设特征向量中的每个维度都遵循高斯分布，并观察到相似类通常具有相似的特征表示均值和方差。因此，高斯分布的平均值和方差可以在类似的类别之间传递。同时，当有足够的样本时，可以更准确地估计统计数据。因此，重用来自多个类的分布统计量，并根据它们的类相似性可以更好地校准少数类的分布统计量，根据校准后的分布统计量可以生成更多的样本。本发明的有益效果：使提取的特征更丰富；可以减少分散偏度，能够让特征向量分布更接近高斯分布；大大减少了由于数据过少引起的过拟合问题，通过数据增强实现了关系抽取准确度的提高；能够极大地提高模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布 校准 样本 实体 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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