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一种基于预训练模型的伦理行为抽取方法

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本发明涉及人工智能伦理技术领域，尤其涉及一种基于预训练模型的伦理行为抽取方法，首先以涵盖伦理道德和人类行为的社会新闻为数据源，构建社会新闻数据集，并使用众包方法对数据集进行标注，再利用具有双向Transformer结构的中文预训练语言模型ERNIE，经过微调的模型编码了实体知识信息，从大量的社会新闻数据中准确的抽取伦理行为，此外预训练模型在标记数据稀缺时准确提取数据的重要特征，能够提高任务的整体性能，解决了中文语境下单词边界和组成成分的不确定性。

著录项

公开/公告号CN114385824A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-22

原文格式PDF
申请/专利权人暨南大学;桂林电子科技大学;
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申请/专利号CN202111512041.5
发明设计人古天龙;冯旋;李龙;李晶晶;郝锋锐;
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申请日2021-12-07
分类号G06F16/36;G06F16/951;G06N5/02;G06N20/00;G06F40/289;
代理机构桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人张学平
地址 510632 广东省广州市黄埔大道西601号
入库时间 2023-06-19 15:02:22

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-04-22

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发明专利申请公布

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