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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日：2024-01-08
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN117909438A
主分类号：G06F16/31
分类号：G06F16/31;G06F16/33;G06F40/30;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开
摘要：本发明公开了一种文档的篇章级事件论元抽取方法、系统及介质，属于文本信息抽取领域，针对上下文一致性检索、模式一致性检索和自适应混合检索这三种检索方式，通过构建基于T5模型的检索增强生成模型，执行对应的检索增强策略，可以回忆起有助于演示模型应该如何解决任务的样例。其中，本发通过自适应混合检索增强范式来生成参考向量作为深度线索，能够提高模型的类比能力。
主权项：1.一种文档的篇章级事件论元抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于T5模型构建检索增强生成模型，包括编码器和解码器；该检索增强生成模型是以目标文档的上下文及其事件模式的连接作为输入序列，通过编解码操作，生成目标序列；2对于上下文一致性检索，执行的步骤包括：对于目标文档，从训练语料库中检索出与目标文档最相关的样例文档，作为离散样例；将上述离散样本输入到编码器中，生成离散样例嵌入；将基于目标文档构造的输入序列输入到编码器中，将该编码器的输出与上述离散样例嵌入进行连接，输入到解码器中，生成目标序列及其概率；3对于模式一致性检索，执行的步骤包括：以输入的事件标签作为查询，检索出与输入标签相关的样例标签；将上述样例标签输入到编码器中，生成样例标签嵌入；将基于目标文档构造的输入序列输入到编码器中，将该编码器的输出与上述样例标签嵌入进行连接，输入到解码器中，生成目标序列及其概率；4对于自适应混合检索，执行的步骤包括：对于目标文档，从训练语料库中检索出与目标文档最相关的k个样例文档，作为k个离散样例；将该k个离散样例输入到编码器中，生成k个离散样例嵌入；基于该k个离散样例嵌入，在连续空间中定义k个事件语义区域；在该k个事件语义区域中进行高斯采样，生成了k个伪样例；将基于目标文档构造的输入序列输入到编码器中，将该编码器的输出与上述k个伪样例进行连接，输入到解码器中，生成目标序列及其概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种文档的篇章级事件论元抽取方法、系统及介质
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