[发明专利]一种基于多任务学习的社交媒体疫情事件抽取技术在审
| 申请号： | 202210394552.X | 申请日： | 2022-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN114822869A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 谢健 | 申请（专利权）人： | 浙大城市学院 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06F16/35;G06F40/295;G06F40/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 310015 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多任务学习的社交媒体疫情事件抽取技术，包括：提取文本的多个特征向量；将多个特征向量进行融合；进行多任务联合训练，多任务包括相关预测、实体填槽预测和句子分类预测；对疫情事件进行相关预测；对疫情事件进行实体填槽预测；对疫情事件进行句子分类预测。本发明的有益效果是：本发明通过改进多任务学习，并且加入Attention机制获得多特征融合向量，增强模型的信息提取能力，获得更为准确有效的信息，同时利用多任务联合训练实现不同任务间的信息共享，进行任务预测，提高针对社交媒体的Covid‑19事件抽取性能，并且在WNUT‑2020shared Task3数据集中获得了优异性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 社交 媒体 疫情 事件 抽取 技术 | ||
【主权项】：
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