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申请/专利权人：江西师范大学
申请日：2023-04-20
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN117909725A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06F18/24;G06F18/25;G06F16/35;G06N3/094;G06N3/0442
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.04.19#公开
摘要：本发明提出一种零样本立场检测模型的构建方法、系统及计算机设备，该方法包括：以对主题名称和文本内容进行融合编码，得到融合向量、主题向量以及文本向量；从主题向量和文本向量中提取话题不变特征，并对话题不变特征进行线性变换；将线性变换特征和融合向量进行拼接，以将拼接特征输入到立场分类器，线性变换特征输入到话题鉴别器进行零样本立场模型的训练；采用控制调度的超参数调度零样本立场模型在训练阶段不同的模式，以使得零样本立场模型在不同模式的动态调整中训练。本发明提出的零样本立场检测模型的构建方法，能过提高模型在零样本立场检测任务中的性能，且克服传统的模型需要提供待预测话题相关的未标注文本来辅助训练的缺点。
主权项：1.一种零样本立场检测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据集样本，所述数据集样本包括若干示例，任一所述示例均包括主题名称和文本内容，以对所述主题名称和文本内容进行融合编码，得到融合向量、主题向量以及文本向量；根据对抗学习的域转移结构从所述主题向量和文本向量中提取话题不变特征，并对所述话题不变特征进行线性变换，以得到线性变换特征；将所述线性变换特征和所述融合向量进行拼接，得到拼接特征，以将拼接特征输入到立场分类器，所述线性变换特征输入到话题鉴别器进行零样本立场模型的训练；采用控制调度的超参数调度零样本立场模型在训练阶段不同的模式，以使得零样本立场模型在不同模式的动态调整中训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 零样本立场检测模型的构建方法、系统及计算机设备
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