申请/专利权人:杨思慧
申请日:2024-04-02
公开(公告)日:2024-06-14
公开(公告)号:CN118194964A
主分类号:G06N3/0895
分类号:G06N3/0895;G06N3/088;G06N3/096;G06N3/0985;G06N3/084;G06N3/045
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要:本发明为基于半监督元伪标签学习法的小样本事件的数据增广方法。基于半监督元伪标签学习法的小样本事件的数据增广方法,为:采用半监督元伪标签学习法进行数据增广;其中,在所述的半监督元伪标签学习法对教师网络进行训练的时,加入最小化无标签数据,以及无标签数据的增广数据之间的KL散度作为损失函数。本发明所述的基于半监督元伪标签学习法的小样本事件的数据增广方法,有效解决事件抽取的数据稀缺问题。
主权项:1.基于半监督元伪标签学习法的小样本事件的数据增广方法,其特征在于,所述的数据增广方法为:采用半监督元伪标签学习法进行数据增广;其中,在所述的半监督元伪标签学习法对教师网络进行训练的时,加入最小化无标签数据,以及无标签数据的增广数据之间的KL散度作为损失函数。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 杨思慧 基于半监督元伪标签学习法的小样本事件的数据增广方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。