[发明专利]基于梯度改进的元学习少样本文本分类方法有效
| 申请号： | 202210101017.0 | 申请日： | 2022-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114491039B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 彭德中;胡洪辉;吕建成;彭玺;桑永胜;胡鹏;孙亚楠;王旭;陈杰;王骞 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京深川专利代理事务所(普通合伙) 16058 | 代理人： | 谢雪梅 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于梯度改进的元学习少样本文本分类方法，包括以下具体步骤：元学习训练数据划分，构建基于少样本文本框架下的元数据集，并将元数据集划分为训练任务集、验证任务集和测试任务集；构建元学习模型；训练元学习模型，通过构建训练任务集，每次将一批次的元任务送入到内层基础学习器，元任务对应的训练将外层元学习器的参数作为内层基础学习器的初始化参数，内层基础学习器在元任务的支持集上进行训练，得到在支持集上的误差和梯度，再在查询集上检验内层基础学习器训练的效果，得到查询集上的误差和梯度；将学习到的元学习模型应用于少样本文本分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 梯度 改进 学习 样本 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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