一种多任务学习优化的语料标注自动化系统

本发明提供一种多任务学习优化的语料标注自动化系统，旨在解决传统语料标注方法效率低下、准确性差问题；系统包括共享编码器、多任务解码器、动态自适应模块和在线增量学习模块；共享编码器采用Transformer架构，对输入语料进行分词、滑动窗口分段和时间嵌入处理，生成全局语义表示；多任务解码器并行完成事件边界检测、时序重构和因果关系抽取等任务；动态自适应模块根据各任务输出的一致性得分，实时调整损失权重，增强模型自适应能力；在线增量学习模块通过专家审核和模型参数更新，实现模型的持续优化。本系统通过多任务学习和自适应优化，显著提高了语料标注的效率和准确性，适用于新闻报道、社交媒体分析、法律文书处理等多个领域。