一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法，为了缓解数据集不平衡问题对模型性能造成影响，采用双边分支网络作为基础网络结构。在训练过程中先获得原始数据集，还利用过采样技术生成反转数据集以及构建辅助数据集。为了能够引入辅助数据集的信息采用了多任务学习方法。在构建模型时采用SciBert模型作为嵌入层来提取输入的引文文本的特征向量，此外还利用注意力机制来构建注意力层，用于提高模型对引文文本中重要单词的注意力，降低对其他单词的关注度。最后模型通过一个自适应参数α在训练过程中转移模型的注意力。本发明提高了引文意图分类的准确性，从而可以更准确地预测引文的意图类别。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114328923A
申请号 ：
CN202111638197.8
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周仁杰胡天祥
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱亚冠
优先权 ：
CN202111638197.8
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20211229
申请日 : 20211229
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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