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申请/专利权人：江西科技师范大学
申请日：2024-05-09
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118153553A
主分类号：G06F40/205
分类号：G06F40/205;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/30;G06F18/25;G06F18/24;G06N3/0442;G06N3/08
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;2024.06.07#公开
摘要：本发明提出一种基于多任务的社交网络用户心理危机原因抽取方法与系统，该方法通过分别构建子句级别的心理危机原因抽取辅助任务和短语级别的心理危机原因抽取主任务，再基于主任务和辅助任务自适应特征共享构建联合任务，通过对辅助任务和主任务进行联合多任务优化，并在优化过程中，利用联合任务对辅助任务和主任务进行平衡，同时进行参数更新；优化完成后，基于联合优化所得权重，利用心理危机原因预测标签指导短语级别的心理危机原因抽取，以获取抽取结果。本发明通过底层数据整合、特征共享、联合训练来平衡主辅助任务，并使主辅助任务都获得更多的文本信息，提高心理危机原因抽取的整体性能。
主权项：1.一种基于多任务的社交网络用户心理危机原因抽取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、构建子句级别的心理危机原因抽取辅助任务，以文档作为输入进行预测，以获取文档中每个子句的心理危机原因预测标签；步骤2、构建短语级别的心理危机原因抽取主任务，以文档作为输入进行预测，获取文档中的每个子句所包含的每个词的心理危机原因预测标签；步骤3、基于主任务和辅助任务自适应特征共享构建联合任务，将子句的心理危机原因预测标签自适应的与主任务预测过程中所提取的词向量表示进行融合，再进行预测，获取心理危机原因分类结果；步骤4、对辅助任务和主任务进行联合多任务优化，并在优化过程中，利用联合任务对辅助任务和主任务进行平衡，同时进行参数更新；步骤5、优化完成后，基于联合优化所得权重，利用心理危机原因预测标签指导短语级别的心理危机原因抽取，得到抽取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西科技师范大学 基于多任务的社交网络用户心理危机原因抽取方法与系统
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