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申请/专利权人：上海工程技术大学
摘要：本发明提出了一种基于原型网络的工业小样本关系抽取方法，属于自然语言处理技术领域。包括：获取工业数据集和公共数据集；构建两个相同的基于注意力机制的关系关注原型生成模型，得到公共关系关注原型表示和工业关系关注原型表示；构建基于知识蒸馏的原型蒸馏模型，针对公共关系关注原型表示和工业关系关注原型表示进行知识蒸馏，同时将工业支持集中的句子输入基于知识蒸馏的原型蒸馏模型，基于知识蒸馏后的所述工业关系关注原型表示得到分类预测结果。本发明通过在编码阶段引入注意力机制实现关系描述重要信息选择，随后将信息选择后的原型进行原型蒸馏实现工业小样本关系抽取性能提升。
主权项：1.一种基于原型网络的工业小样本关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取工业数据集和公共数据集；包括若干类别，每个所述类别下包含若干句子，将所述工业数据集和公共数据集中每个所述类别的类名与类描述连接起来，得到工业关系描述和公共关系描述；将所述工业数据集划分为工业支持集和工业查询集，所述公共数据集划分为公共支持集；2构建两个相同的基于注意力机制的关系关注原型生成模型，分别对应教师模型和学生模型；所述基于注意力机制的关系关注原型生成模型包括第一编码器和注意力机制；将所述公共支持集中的句子和其对应的公共关系描述输入到所述教师模型，所述工业支持集中的句子和其对应的工业关系描述输入到所述学生模型，得到公共关系关注原型表示和工业关系关注原型表示；3构建基于知识蒸馏的原型蒸馏模型，包括第二编码器和分类器，针对所述公共关系关注原型表示和工业关系关注原型表示进行知识蒸馏，将所述工业支持集中的句子输入所述基于知识蒸馏的原型蒸馏模型，基于知识蒸馏后的所述工业关系关注原型表示得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海工程技术大学 一种基于原型网络的工业小样本关系抽取方法
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