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申请/专利权人：陕西师范大学
摘要：本发明涉及一种自然语言处理技术领域，具体涉及一种自适应模型的民间故事主题分类方法，以RoBERTa模型为基础架构，并选择冻结RoBERTa模型的参数，通过构建能够对RoBERTa模型每层特征向量维度缩放的RoBERTa自适应模型，只更新RoBERTa自适应模型内部参数，从而在降低计算资源开销的情况下提升分类性能，降低训练成本，提高训练效率；同时通过对基础架构RoBERTa模型每层的重点语义特征信息进行关注和自适应RoBERTa模型本身的语义特征信息关注，降低关键语义的捕捉难度，进一步降低训练难度与训练成本，满足实际使用需求。
主权项：1.一种自适应模型的民间故事主题分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、冻结RoBERTa模型的参数，并构建RoBERTa自适应模型，所述RoBERTa自适应模型用于对RoBERTa模型每层的特征向量进行维度缩放，用于关注RoBERTa模型每层的重点语义特征信息，用于自适应RoBERTa模型本身的语义特征信息关注；S2、收集不同类型民间故事得到故事集A故事，并通过故事集A故事对步骤S1得到的RoBERTa自适应模型进行训练，得到RoBERTa自适应模型最优参数；S3、将待分类的民间故事与步骤S2得到的最优参数输入S1得到的RoBERTa自适应模型，得到对应民间故事的主题，完成主题分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 一种自适应模型的民间故事主题分类方法
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