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申请/专利权人:扬州大学
摘要:本发明公开了一种基于软提示调优的个性化新闻推荐方法,包括1)对每个用户进行建模,引入新闻的附加侧边信息,包括新闻的子类别和摘要,以丰富新闻的特征表示;2)选择合适的预训练语言模型,将训练模型作为主干,构建提示学习中的标签词和模板;3)通过三种优化策略扩展标签词映射器,得到优化后的标签词集;4)在通过各种策略成功构建最终的标签词映射器之后,将每个标签词的预测概率适当地映射到它们各自的类别中。本发明针对个性化新闻推荐的特殊需求对模型进行了优化,能够充分提取新闻文本特征,显著提升了推荐的准确性。通过提示学习结合预训练语言模型,显著减少了额外的噪声,并实现更准确的推荐结果。
主权项:1.一种基于软提示调优的个性化新闻推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:1对每个用户进行建模,引入新闻的附加侧边信息,包括新闻的子类别和摘要,以丰富新闻的特征表示;2选择合适的预训练语言模型,将训练模型作为主干,构建提示学习中的标签词和模板;3通过三种优化策略扩展标签词映射器,得到优化后的标签词集;4在通过各种策略成功构建最终的标签词映射器之后,将每个标签词的预测概率适当地映射到它们各自的类别中,目标函数表示为g。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 扬州大学 一种基于软提示调优的个性化新闻推荐方法
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