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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开一种面向叙事文本的少样本跨领域事件发现方法，包括以下步骤：1定义一种少样本跨领域事件发现任务，包含两个子任务，分别为领域内事件发现和少样本领域适应；2对于一个特定领域的带有正负样本标注的语料，采用基于多轮次正负平衡采样机制的方法训练一组模型参数，实现在该领域内不仅识别出已标注的正样本事件信息，还可以发现未被标注为正样本的事件信息；3构建一种领域参数适配器结构，在多领域的语料上获取少样本局部参数序列和常规局部参数序列，将前者输入适配器获取输出序列，与后者计算均方误差损失以更新元参数；4获取新领域上少样本局部参数序列在适配器上的输出序列的最后一个元素作为事件发现模型参数。
主权项：1.一种面向叙事文本的少样本跨领域事件发现方法，其特征在于，包括以下步骤：1定义一种少样本跨领域事件发现任务，目的是借助领域内的不完备标注试图发现该领域所有可能的事件信息，同时可以用带少量标注样本的目标领域数据实现领域适应；该任务包含两个子任务，分别为领域内事件发现和少样本领域适应；2对于一个特定领域的带有正负样本标注的语料，采用基于多轮次正负平衡采样机制的方法训练一组二分类器模型参数，实现在该领域内不仅识别出已标注的事件信息，即标注的正样本，还可以发现未被标注为正样本的事件信息；3构建一种领域参数适配器结构，其参数称为元参数，在多个领域的语料上获取少样本局部参数序列和常规局部参数序列，输入适配器获取输出序列，并将适配器输出的参数序列与常规局部参数序列计算均方误差损失以更新元参数；4获取少样本局部参数序列在适配器上的输出序列的最后一个参数元素作为目标域上的事件发现模型的参数，为目标域构建用于领域事件发现的分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种面向叙事文本的少样本跨领域事件发现方法
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