[发明专利]一种面向复杂因果关系抽取模型的收敛加速方法在审
| 申请号： | 202310239515.6 | 申请日： | 2023-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN116450838A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 梁韵基;刘磊;王梓哲;纪亚鹏;张鹏 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘涛 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种面向复杂因果关系抽取模型的收敛加速方法，首先构造正负样本进行数据增强，其次通过对比表示学习框架抽取文本中的因果关系；最终通过引入多样性自步学习来提升对比表示学习抽取复杂因果关系的收敛速度。本发明使基于对比表示学习的复杂因果关系抽取模型收敛速度大幅度提升，通过在多个数据集上进行测试，抽取准确率高达90％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 复杂 因果关系 抽取 模型 收敛 加速 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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