一种基于元学习与课程学习融合的通用修辞识别方法

本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于元学习与课程学习融合的通用修辞识别方法。修辞格类别较多、类别间存在相似性、且数据资源有限。目前，研究者主要针对单个修辞格或特定修辞格构建了修辞格识别模型，但这些模型仅考虑特定修辞的特性，且依赖于大规模的标注数据，在通用修辞识别上无法达到理想效果。针对修辞格类别较多，数据资源有限，采用元学习的学习机制；针对修辞类别间存在相似性，将利用标签定义构建映射函数改进修辞类别表示；为进一步提升模型的性能，利用修辞类别间的相似性构建了具有课程特性的数据集，将课程学习融入元学习构建通用修辞识别模型。