[发明专利]一种基于提示学习的领域自适应方法在审
申请号: | 202210555187.6 | 申请日: | 2022-05-19 |
公开(公告)号: | CN114817550A | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
发明(设计)人: | 李云;沈辉;朱毅;强继朋;袁运浩 | 申请(专利权)人: | 扬州大学 |
主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人: | 董旭东;季雯 |
地址: | 225009 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于提示学习的领域自适应方法,包括以下步骤:1)选择Bert模型,将该预训练语言模型作为主干,对提示学习方法中的模板和标签词进行设置;2)构造出所需要的提示学习模型,对于数据集,运用提示学习数据加载函数对数据进行加载和处理,之后进行领域自适应任务;3)随机选取少量源域数据样本进行训练,之后将目标域的句子嵌入到同样的模板中,通过预训练语言模型进行掩码语言建模,对输入的目标域句子进行分类预测。本发明利用提示学习的方法,可以解决源域和目标域中语义特征结构的扭曲和类别可辨别性的丢失,在少量源域数据样本的前提下,能够在目标域分类任务中达到更好的准确度。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 提示 学习 领域 自适应 方法 | ||
【主权项】:
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