[发明专利]一种基于元学习的目标模型与主动查询策略推荐方法在审
| 申请号： | 202110797847.7 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113486058A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 唐英鹏;黄圣君 | 申请（专利权）人： | 南京市九一数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2453 | 分类号： | G06F16/2453;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华沛德权律师事务所 11302 | 代理人： | 马苗苗 |
| 地址： | 211100 江苏省南京市铺岗街5*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元学习的目标模型与主动查询策略推荐方法。主动学习技术能自动挖掘高信息量样本查询，是降低标注开销的主要手段之一。现有主动学习技术需要在标注数据之前，确定最适合当前任务的目标模型与查询算法。然而这些知识往往在实际任务中无法获得，导致该技术难以发挥应有的性能。本发明基于大量已有标注数据学习预测最佳目标模型与主动查询策略组合。本发明在技术上一方面设计了一种适于该任务的元特征提取方法，另一方面提出了基于自监督学习的训练方式，可获得性能更佳的推荐模型。方法大幅降低了主动学习的应用门槛，能够对新任务推荐高效的目标模型与主动查询策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 目标 模型 主动 查询 策略 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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