一种全局与局部层次提示微调的隐式篇章关系识别方法

本发明公开一种全局与局部层次提示微调的隐式篇章关系识别方法，包括：对论元对构造的提示模版并进行编码，捕获论元对实例表示，并设计多层次分类器进行分类；依靠全局标签层次图，通过下一层中的子节点概率及边的权重获取当前层次的标签概率，再通过损失更新预训练语言模型及可学习分类器中参数，以达到通过下层分类器中的标签概率分布能获取当前层次的标签概率分布，实现全局层次知识的注入；通过共享节点数目控制对比损失大小，从而实现论元对语义表示距离的改变，达到对局部层次标签的利用。最后，为不同方法的损失函数设置不同的权重系数进行联合学习，更新模型参数信息以提升系统识别性能。