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一种面向深度答案推荐模型的主动学习方法

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本发明公开了一种面向深度答案推荐模型的主动学习方法，涉及人工智能领域，具体为：首先，针对某个线上社区问答平台，将每个问题和对应的若干候选答案分别作为一个样本；利用通常采用的深度答案推荐模型通过dropout构建贝叶斯神经网络，包括在每层权重前设置dropout机制；然后，利用贝叶斯神经网络计算每个样本的近似期望损失；并将期望损失按从大到小排序，并选取前K个作为待标注数据样本；接着，将前K个样本中的每个样本分别分给三个用户，进行最优答案的人工标注，并将标注结果进行融合；训练当前线上社区问答平台的深度答案推荐模型；直至深度答案推荐模型达到收敛且最优性能。本发明有效减少了基于深度学习的答案推荐模型训练所需要的标注数据量。

著录项

公开/公告号CN112487172A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-03-12

原文格式PDF
申请/专利权人北京航空航天大学;
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申请/专利号CN202011491346.8
发明设计人吴文峻;汪群博;赵永驰;辛治旻;
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申请日2020-12-16
分类号G06F16/332(20190101);G06F16/335(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11121 北京永创新实专利事务所;
代理人易卜
地址 100191 北京市海淀区学院路37号
入库时间 2023-06-19 10:11:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-07-18

授权

发明专利权授予

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中文文献
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