[发明专利]基于特征重构和抽象类转移概率的小样本槽位填充方法在审
| 申请号： | 202211664226.2 | 申请日： | 2022-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN116089580A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 张春霞;李雅菲;徐天祥;薛晓军;牛振东 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06F16/33;G06F18/213;G06F40/30;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于特征重构和抽象类转移概率的小样本槽位填充方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法构建特征重构网络，利用映射矩阵将样本表示映射到新的表示空间中，从而增加样本表示的区分度。同时，本方法引入槽位标签的语义特征向量，以增强槽位标签类别表示。本发明提出了抽象类转移概率和具体类转移概率，在训练集中学习抽象类槽位标签之间的转移概率，对于测试集中新的槽位标签域，将抽象类槽位标签的转移概率具体化，获得具体类槽位标签之间的转移概率，从而捕获跨槽位标签域的槽位标签依赖关系，解决因槽位标签域不同导致的槽位标签依赖关系难以跨标签域建模的问题，提高小样本槽位填充的性能。本方法具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 抽象 转移 概率 样本 填充 方法 | ||
【主权项】：
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