发明专利已授权

一种基于多阶段迁移学习策略综合的众包文本集成方法

📄 申请号：CN202210237867.3 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-03-11

公开号

CN114662659B

公开日

2022-09-16

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 , G06K9_62 , G06F40_284 , G06F40_30 , G06F40_216 ,

技术画像

所属领域

迁移学习迁移学习文本集成众包数据处理

应用场景

众包平台, 文本分类, 情感分析, 信息抽取, 知识图谱构建

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摘要

本发明提供一种基于多阶段迁移学习策略综合的众包文本集成方法，具体为1、构建迁移式生成型众包文本集成模型TTGCIF；2、获得源域文本数据集和目标域文本数据集的语义原型；3、对语义原型进行词嵌入处理；4、根据最大均值差异做数据分布对齐；5、对TTGCIF进行语义原型转导模型训练；6、将源域文本数据集处理为训练任务集；7、将训练任务集输入到TTGCIF中进行领域快速适应模型训练；8、将部分目标域文本数据集输入到TTGCIF中进行模型微调训练。通过以上过程，实现文本集成。本发明能够摒弃传统方法中对数据标签的需求，减少人力物力的浪费，对数据稀缺场景下进行众包文本集成的有着极大的促进作用。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220916

✅ 授权

20220712

?? 实质审查的生效：

20220624

📄 公开

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