[发明专利]面向文本知识推理模型持续学习的样本选择方法和装置有效
| 申请号： | 202310107542.8 | 申请日： | 2023-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN115829036B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 孙宇清;杨磊稳;马磊;杨涛;袁峰 | 申请（专利权）人： | 山东山大鸥玛软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06F40/289;G06F40/242;G06F16/35;G06F18/214 |
| 代理公司： | 山东竹森智壤知识产权代理有限公司 37382 | 代理人： | 吕利敏 |
| 地址： | 250000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种面向文本知识推理模型持续学习的样本选择方法和装置，属于自然语言推理的技术领域，包括历史任务样本选取和当前任务样本选取；其中所述历史任务样本选取包括：确定选取加入记忆集中的样本个数；选取样本:通过代表性、差异性、平衡性指标衡量样本来选取记忆集，并在选取样本时，利用下述两种方案之一遍历样本；其中，当前任务样本选取包括：样本代表性分析、样本困难性分析和样本采样。本发明能够兼顾代表性、平衡性和差异性等样本性质，相比于既往技术基于聚类中心选取代表性样本的方法，能更好地适配复杂文本推理场景，有效地使用少量样本去近似原样本的分布，使模型记忆历史任务上学习到的知识。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 文本 知识 推理 模型 持续 学习 样本 选择 方法 装置 | ||
【主权项】：
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