[发明专利]用于小样本意图识别的完型填空式的数据增强方法在审
| 申请号： | 202211071426.7 | 申请日： | 2022-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN115455144A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 陈洪辉;张鑫;蔡飞;江苗;郑建明;宋城宇;邵太华;郭昱普;王梦如 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F40/211;G06F40/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 曾志鹏 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请中一个或多个实施例提供了一种用于小样本意图识别的完型填空式的数据增强方法，内容包括：基于预训练语言模型构建完型填空式的数据增强任务用于意图识别，先采用无监督学习方法使得数据增强的结果在语义上与原始输入句子相似，然后再基于度量分类采用有监督的对比学习方法，使得同一类别的意图样本在嵌入空间中更接近彼此，不同类别的意图样本更远离彼此，对比学习方法包括原型层面的对比学习和实例层面的对比学习。在不破坏句法结构和增加噪音的情况下产生有意义的数据，充分利用了有限的数据并获得可分离的嵌入。在嵌入空间中获得更好的距离分布，从而改善基于度量的分类方法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 样本 意图 识别 填空 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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