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一种面向混淆场景的少样本关系分类方法和装置 

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申请/专利权人:吉林大学

摘要:本发明适用于关系分类技术领域,提供了一种面向混淆场景的少样本关系分类方法和装置,分类方法包括:获取标注后的支持集和查询集;分别对支持集和查询集中的实例进行编码,获取编码后实例对应的语义向量并对向量进行特征提取;对支持实例特征和查询实例特征进行交互,利用查询实例的向量特征计算各支持实例对原型的贡献度,获取融合查询实例中的隐藏特征的各类别原型;使用信息门控机制整合各类别原型和查询实例的特征,获取最终的原型;设计自适应混淆目标函数,完成对查询实例的分类。本发明不仅极大程度上提高了分类的准确率,同时在效率层面使模型实现了更快的收敛速度,提高了效率。

主权项:1.一种面向混淆场景的少样本关系分类方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1、获取标注后的数据集,标注后的数据集包括训练集和测试集;测试集包括支持集和查询集;步骤S2、分别对支持集和查询集中的实例进行编码,获取编码后实例对应的语义向量并对向量进行特征提取;步骤S3、对支持实例特征和查询实例特征进行交互,利用查询实例的向量特征计算各支持实例对原型的贡献度c,获取融合查询实例中的隐藏特征的各类别原型p’;步骤S4、使用信息门控机制整合各类别原型p’和查询实例的特征,获取最终的原型表示p;步骤S5、设计自适应混淆目标函数,完成对查询实例的分类。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 吉林大学 一种面向混淆场景的少样本关系分类方法和装置

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