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申请/专利权人：湖州师范学院
摘要：本发明公开了一种基于半监督和知识蒸馏的跨主体情感识别方法，首先通过数据增强技术在源域和目标域实现了样本多样性的扩展，增强了模型对不同情感状态的识别能力；其次，采用成对学习策略有效整合了标记与未标记数据，提高了学习效率并减少了对大量标记数据的依赖；接着，知识蒸馏方法被用于传递教师模型的深层知识，帮助学生模型快速适应目标域特性；最后，使用多源域自适应策略优化了标记源数据、未标记源数据与未知目标数据之间的分布差异。本发明通过这一连贯流程实现了在标记数据稀缺条件下模型性能的显著提升和泛化能力的增强，结合数据增强、半监督成对学习、知识蒸馏方法和多域自适应来确保分类结果的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于半监督和知识蒸馏的跨主体情感识别方法，其特征在于，所述内容包括：先使用数据增强技术在源域和目标域中生成了多样化的样本，增强模型对不同情境的适应性；利用这些增强样本，进行半监督成对学习，将伪标签与真实标签对齐有效地整合未标记和标记数据，扩展模型的学习范围；然后借助知识蒸馏将教师模型的深层知识迁移到学生模型，帮助其快速适应目标域的特征；最终，通过多源域自适应策略，优化标记源数据、未标记源数据与未知目标数据之间的分布差异，提升模型在目标域上的泛化能力；这一系列策略共同构建了一个在标记数据稀缺情况下仍能保持高表现的机器学习框架。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖州师范学院 一种基于半监督和知识蒸馏的跨主体情感识别方法
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