[发明专利]一种推荐架构下的基于对比学习调优的论文作者消歧方法在审
| 申请号： | 202210060374.7 | 申请日： | 2022-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN114519108A | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 庄越挺;胡单春;邵健;鲁伟明;宗畅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/335;G06F16/38;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种推荐架构下的基于对比学习调优的论文作者消歧方法。本发明将论文作者消歧任务抽象为单塔推荐架构下的推荐排序问题。提出基于WideDeep推荐架构的排序算法解决基于表示的深度学习模型的语义漂移问题，实现基于多字段多实例注意力机制的深度模型与基于特征工程的线性模型相结合，使模型同时具备较强的泛化能力与记忆能力。此外，注意到真实匹配对之间应存在一定潜在模式的数据特点，针对性提出一种对比学习调优算法，引入对比学习损失，构建对比学习的正负样本，促使模型学习区分真实匹配对的高层次特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 架构 基于 对比 学习 论文 作者 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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