[发明专利]一种基于半监督学习和元学习的少样本NL2SQL方法在审
| 申请号： | 202210147772.2 | 申请日： | 2022-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN114817307A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 郭心南;陈永锐;漆桂林 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F16/2452 | 分类号： | G06F16/2452;G06F16/242;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本专利公开了一种基于半监督学习和元学习的少样本NL2SQL方法。本方法能在仅拥有少量标注数据的场景下，通过自训练框架的辅助对模型进行迭代训练，在这过程中逐步优化模型以及伪标签。首先对基础模型利用已有的少量标注数据进行热启动训练后，将其用于大量无标注数据的伪标签以及置信度预测，并使其与标签数据结合使对模型进行半监督学习。在半监督学习的过程中，同时引入元学习算法，它会在训练过程中进行任务采样，利用其特有任务训练机制来提升模型的快速学习以及迁移学习能力。最终得到的NL2SQL模型具有接近使用大量标注数据在有监督条件下训练的模型的准确率，同时针对新数据具有强大的少样本快速学习与微调的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 样本 nl2sql 方法 | ||
【主权项】：
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