[发明专利]一种用于小样本意图识别的文本数据优化方法在审
| 申请号： | 202210198697.2 | 申请日： | 2022-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN114564569A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 张建兵;刘书豪;黄书剑;戴新宇;陈家骏 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/338;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华;于瀚文 |
| 地址： | 210023 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于小样本意图识别的文本数据优化方法，包括以下步骤：步骤1，构建训练文本数据集；步骤2，对训练任务按照具有的意图数阶梯式地划分级别；步骤3，采样一个批次的小样本意图识别训练样本；步骤4，在基于度量学习的元学习模型上使用采样出的同一批次的两个以上的任务做并行训练；步骤5，判断训练是否终止；步骤6，结束模型训练。本发明可以将并行化训练元学习模型应用在现实场景中小样本意图识别的训练任务意图数不一致的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 样本 意图 识别 文本 数据 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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