[发明专利]知识表征解耦的分类模型的微调方法、装置和应用在审
| 申请号： | 202210955108.0 | 申请日： | 2022-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN115270988A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 张宁豫;李磊;陈想;陈华钧 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N5/02 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种知识表征解耦的分类模型的微调方法、装置和应用，将知识表征与分类模型解耦，存储于知识库中，应用的时候根据检索进行匹配聚合，这样限制了学习模型的死记硬背，提高了模型的泛化能力，同时利用KNN从知识库中检索得到邻近实例短语作为连续的神经示例，利用神经示例指导分类模型训练和纠正分类模型预测，提高了分类模型在少样本和零样本场景下的能力，当数据量足够多时，知识库相应也拥有更佳更丰富的信息，分类模型在全监督场景下表现也十分突出。 | ||
| 搜索关键词： | 知识 表征 分类 模型 微调 方法 装置 应用 | ||
【主权项】：
暂无信息
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