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摘要：本发明公开了一种基于少数类识别所有类的零样本事件检测方法，涉及自然语言处理领域，包括：将数据集分为已知事件类型和未知事件类型；对已知事件类型的原始文本进行编码；通过原型网络获得原型集合；采用STIC算法从原型集合中提取原型子集；计算原始文本编码后的数据与原型子集的相似性，生成特征数据集；对特征数据集进行编码；将编码后的特征数据集输入到Transformer分类器中进行训练和分类。本发明利用原型网络和STIC算法提取原型子集，有效地捕捉了不同事件类型之间的相似性和差异性，在面对未知事件类型时仍能保持高度准确的分类能力，大大降低了误判率和漏检率，同时由于不依赖于大量的已标记样本数据，能够有效应对零样本事件检测的需求。
主权项：1.一种基于少数类识别所有类的零样本事件检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、将数据集分为已知事件类型和未知事件类型；步骤2、对已知事件类型的原始文本进行编码；步骤3、通过原型网络获取已知事件类型的原型，获得原型集合；步骤4、采用STIC算法从原型集合中提取原型子集；步骤5、计算原始文本编码后的数据与所述原型子集的相似性，每个相似度值作为一个特征值，生成特征数据集；步骤6、对特征数据集进行编码；步骤7、将编码后的特征数据集输入到Transformer分类器中进行训练和分类。
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百度查询： 上海交通大学 一种基于少数类识别所有类的零样本事件检测方法
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