事件检测模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202010548917.0
IPC分类号：G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-06-16
申请人：
清华大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	事件检测模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质
申请号	CN202010548917.0	申请日期	2020-06-16
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-10-23	公开/公告号	CN111813931A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区双清路30号清华大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华大学	当前权利人	清华大学
发明人	许斌;仝美涵;李涓子;侯磊
代理机构	北京路浩知识产权代理有限公司	代理人	郭亮

摘要

本发明实施例提供了一种基于开放域知识增强的事件检测深度学习模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取标注数据和未标注数据；将标注数据输入到第一事件分类模型中，进行训练；根据外部语义库采用义原映射算法，对未标注数据中的第一数据子集进行处理，得到开放域触发词识别结果；根据开放域触发词识别结果和第二数据子集，采用知识蒸馏的方式，对第二事件分类模型进行训练；对训练后的第一事件分类模型和训练后的第二事件分类模型进行联合训练，得到基于开放域知识增强的事件检测深度学习模型。本发明实施例得到的基于开放域知识增强的事件检测深度学习模型可以有效解决各类标注分布不均匀的长尾难题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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