[发明专利]一种基于注意力特征信息的BERT模型融合方法在审
| 申请号： | 202210176600.8 | 申请日： | 2022-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN114580660A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 陈珂;杨浩磊;寿黎但;胡天磊;陈刚;江大伟;骆歆远 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力特征信息的BERT模型融合方法，该方法利用每个原模型对输入文本的隐藏表示信息，来计算每个原模型的权重，然后利用每个原模型的权重信息，对原模型的注意力特征信息进行加权融合，最后利用融合后的注意力特征信息对新模型进行调整，提高新模型的表现效果。该方法可以充分利用BERT模型的注意力特征信息，提高融合后BERT模型的表现效果。相比于其他融合方法，本方法可以有效地完善融合后模型的注意力特征信息，使得融合后的模型对文本的注意力特征更加完整，进而提高融合后模型的表现效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 特征 信息 bert 模型 融合 方法 | ||
【主权项】：
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