一种基于马氏距离和对比学习的新意图数据识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于马氏距离和对比学习的新意图数据识别方法，本发明在分类模型的训练过程中引入对比学习来获取更完整的样本特征，并基于样本的特征向量使用马氏距离来作为打分函数，来防止特征经过分类层之后有所损失，有助于模型提升识别新意图样本的能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于马氏距离和对比学习的新意图数据识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114547264A
申请号 ：
CN202210151423.8
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
戴新宇陈昱欧阳亚文吴震王雷
申请人 ：
南京大学
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学
代理机构 ：
江苏圣典律师事务所
代理人 ：
胡建华
优先权 ：
CN202210151423.8
主分类号 ：
G06F16/332
IPC分类号 ：
G06F16/332 G06F16/35 G06F40/35 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
G06F16/332
•••查询公式
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/332
申请日 : 20220218
申请日 : 20220218
2022-05-27 ：
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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