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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于双曲空间的时间戳增强事件时序关系分类方法，实现基于Robert‑base预训练模型以句嵌入的方式提取句子中事件的语义表示，考虑句子的语义信息和句法信息，利用庞加莱球模型将欧式空间的向量表示映射到双曲空间中，将得到的向量表示输入到双曲空间神经网络中训练，从训练得到的特征向量中，学习并得到事件对向量的距离特征和时间戳预测特征，将这两类特征与常识知识库特征相融合，进行事件时序关系的分类。包括：预训练层，负责将文本语句转化为实值向量；双曲空间层，负责将欧式空间的向量表示映射到双曲空间，并使用双曲空间神经网络进行特征提取；特征融合层，负责将从双曲空间中得到的特征向量做进一步加工利用，计算事件对间的距离相似度和预测事件对间的相对时间戳，将得到的特征属性与常识知识库特征相融合；逻辑回归层，负责对得到的融合特征进行多项式逻辑回归计算，最终对事件时序关系进行分类预测。
主权项：1.一种基于双曲空间的时间戳增强的事件时序关系分类方法，其特征在于，包括：A、针对语料库中文本数据，使用Roberta-base预训练模型对其进行向量化，学习文本在欧式空间中的向量表示；采用庞加莱球模型进行映射操作，将欧式空间中的向量表示映射到双曲空间，将得到的向量表示输入到门控循环卷积单元进行卷积操作；B、针对得到的双曲空间中的词向量表示，使用距离模块和时间戳预测模块进行特征学习，其中距离模块负责计算两个词向量在双曲空间中的相似距离，时间戳预测模块根据词向量中的上下文信息，预测两个事件词向量的相对时间戳，并用实数值表示；C、针对从距离模块和时间戳预测模块得到的特征向量，与常识知识特征进行融合；D、针对融合后的特征，将其作为逻辑回归层的输入，通过多项式逻辑回归算法得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于双曲空间的时间戳增强的事件时序关系分类方法
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