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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开一种基于规范化表示空间提示微调的自然语言理解方法，包括如下步骤：1构建数据增强模块；2构建掩码标记与候选答案词的表示学习；3构建基于[MASK]标记和答案词表示的对比学习模块CLMA；4构建基于特征表示距离的监督信号SSD；5构建联合学习框架；该方法通过融合对比学习框架及基于特征表示距离的监督信号，优化了提示微调模型的特征表示，提升了模型处理小样本自然语言理解任务的性能，并同时提升了识别深层语义线索的能力。
主权项：1.一种基于规范化表示空间提示微调的自然语言理解方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建数据增强模块，之后将自然语言理解任务的句子对输入数据增强模块，得到数据增强后的句子对；2将数据增强后的句子对、掩码标记以及预训练语言模型的词表中的候选答案词分别置于相同的模板中构成提示微调模型的输入，之后再将提示微调模型的输入输入至预训练语言模型PLMs中，得到相同上下文中的掩码标记表示与候选答案词表示；3构建一个基于掩码标记表示和候选答案词表示的对比学习框架CLMA；通过最小化对比学习损失，拉近不同候选答案词表示之间的距离，拉远掩码标记表示与各个候选答案词表示之间的距离，以规范化特征表示空间；4构建一个基于特征表示距离的监督信号SSD以替换提示微调模型原有的监督信号，以使监督信号与对比学习框架的训练目标对齐，进一步规范化提示微调模型的特征表示空间；5基于步骤3中的对比学习损失及步骤4中基于特征表示距离的监督信号SSD构建一个联合学习框架，以端到端的形式同步更新预训练语言模型中的参数及步骤4中构建基于特征表示距离的监督信号过程中涉及的参数，提升自然语言理解的性能表现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于规范化表示空间提示微调的自然语言理解方法
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