[发明专利]一种基于元学习框架的小样本Web服务分类方法在审
| 申请号： | 202011372329.2 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112487805A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 李兵;刘永强;王健 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F16/33;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于元学习框架的小样本Web服务分类方法。根据每个类别对应的样本数量划分训练集、验证集、测试集；使用基于轮次的策略，每个轮次随机挑选数个类别构造支持集、查询集、样本池；计算词的全局和局部权重，然后通过LSTM得到词的最终权重并与词向量加权求和得到Web服务的向量表示；使用岭回归拟合支持集得到一个分类模型并预测查询集类别，挑选高置信度预测结果作为伪标签，使用这部分数据扩充支持集后重新训练分类模型并得到查询集样本的最终概率。对预测的概率与真实类别计算交叉熵来更新整体网络。本发明重点关注样本量很少的Web类别分类，提高了它们的分类准确率；由于训练、测试类别不重合，本方法能够未训练到的新类别进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 框架 样本 web 服务 分类 方法 | ||
【主权项】：
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