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一种基于小样本文本分类原型网络欧氏距离计算方法

摘要

本发明涉及一种基于小样本文本分类原型网络欧氏距离计算方法,属于计算机技术领域。该方法包括以下内容:通过对数据进行划分为support与query,度量学习的学习范式通过support来获得样本的估计类别,然后通过query来对估计类别进行比较,从而来进行分类。本发明利用孪生网络结合高速网络提升对原型特征进行提取计算,不同孪生层对support以及query的处理均不相同;通过特征级注意力模块来将support与query的进行特征级关注,通过特征融合将结果通过激活函数获得注意力分数系数,通过注意力分数提升欧氏距离对于高维稀疏矩阵的特征进行判别,提高分类准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN115033689A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202210593432.2

  • 发明设计人 袁正午;陈泽;邓阳;周亚涛;

    申请日2022-05-27

  • 分类号G06F16/35;G06F16/31;G06F40/205;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京同恒源知识产权代理有限公司;

  • 代理人廖曦

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2023-06-19 16:44:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-09

    公开

    发明专利申请公布

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