[发明专利]基于对偶对比学习的零样本关系抽取方法和系统有效
| 申请号： | 202210441073.9 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114548325B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 张世琨;叶蔚;李博;谢睿 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华创智道知识产权代理事务所(普通合伙) 11888 | 代理人： | 周倩 |
| 地址： | 100091*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及软件检测技术领域，提出一种基于对偶对比学习的零样本关系抽取方法和系统，其中方法包括：获取样本数据集，将样本数据集分为训练集、验证集和测试集；对训练集进行预处理；对预处理后的样本进行编码，结合位置编码，得到各样本的向量表示，对训练集中样本的标签进行编码，得到各标签的向量表示；结合样本层的对比学习和标签层的对比学习计算模型损失，计算模型损失后构建关系抽取模型；将验证集输入关系抽取模型，得到最优关系抽取模型；将测试集输入优化后的关系抽取模型，得到语义匹配的结果作为零样本关系抽取结果。根据本发明的方案，保证零样本关系抽取的高效和精准，解决了现有技术中对零样本关系抽取迫切需求的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对偶 对比 学习 样本 关系 抽取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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