摘要
本发明公开一种共有标签知识感知的对抗软提示学习的隐式篇章关系识别方法,包括以下步骤:(1)通过向输入数据集内的事件对或论元对句内插入软提示词和标记符号,构建软提示学习模板,并在训练过程中,冻结预训练语言模型参数,仅更新软提示词以及标记符号掩码词对应的参数向量,最后,抽取标记符号掩码词对应的隐藏层表示用于分类;(2)对抗学习网络由软提示迷惑器、源领域标签分类器、目标领域标签分类器、领域鉴别器构成,软提示迷惑器用于学习领域不变的共有标签知识增加领域鉴别器困惑度,领域鉴别器能够提升分辨能力;(3)对抗训练学习:最小化领域鉴别器的损失函数,提升领域分辨能力,交替训练学习。
技术关键词
篇章关系识别方法
预训练语言模型
标签类别
事件关系抽取
模板
数据标签
分类器参数
词嵌入向量
样本
捕获特征
处理器
网络
编码
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