【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及样本学习，尤其涉及基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法。
技术介绍
1、小样本学习在机器学习和人工智能领域中是一个重要的研究方向。传统的监督学习模型通常依赖大量的标注数据进行训练，但在许多实际应用场景中，获取大量高质量标注样本并不容易，尤其是在特定领域或涉及复杂任务的情况下。小样本学习的目标是通过从有限的样本中学习更通用的知识，从而使模型能够在更广泛的数据上进行推断。针对小样本学习的挑战，研究人员提出了多种方法。其中，迁移学习是一种常见的解决方案，通过将预先训练的模型应用于新任务，或者通过将源任务的知识迁移到目标任务上来实现。然而，这些方法通常依赖于源任务和目标任务之间的相似性，且调整模型参数可能会非常复杂。近年来，对比学习作为一种无监督或自监督的学习方法在各种任务中都取得了成功。通过比较正样本和负样本之间的相似性，对比学习能够学习到丰富的特征表示。然而，对比学习通常需要大量的数据来学习有效的特征，可能不适合小样本学习场景。联合学习和多任务学习。这些方法通过将多个相关任务联合训练，或者在单一模型中共享某些层，从而实现不同任务之间的知识共享。例如，可以通过设计一个共享的特征提取器，并为每个任务添加特定的分类器头部来实现。这种方法可以提高小样本任务的性能，但可能需要手动调整和选择适当的任务和共享结构。因此提出一种基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法以解决上述问题。
技术实现思路
1、鉴以此，本专利技术的目的在于提供基于对比学习和联合损失函数的小
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，所述方法包括以下步骤：
4、s1、进行外部知识库集成；
5、s2、依据集成的外部知识库进行连续提示的生成和嵌入；
6、s3、使用对比学习框架训练模型，区分正样本和负样本；
7、s4、通过遮蔽语言建模来训练模型；
8、s5、将对比学习和遮蔽语言建模的损失函数结合为联合损失函数，并用于训练模型。
9、进一步的，在步骤s1中，进行外部知识库集成具体为：
10、采用word2vec算法将外部知识源中提取和整合信息，并且转换为训练模型使用的知识向量形式，转换公式如下：
11、j(theta)＝1/t*sum_{t＝1}^{t}
12、sum_{-m<＝j<＝m,j！＝0}
13、log p(w_{t+j}|w_t；theta)
14、其中：t是文本长度，m是窗口大小，代表考虑与中心词w_t相隔多少个词的上下文词汇，w_t是给定的中心词汇，w_{t+j}是上下文词汇，theta是模型参数。
15、进一步的，在步骤s2中，依据集成的外部知识库进行连续提示的生成和嵌入具体为：
16、通过集成的外部知识库的知识向量进行连续提示生成，连续提示生成公式如下：
17、c_t＝f(k,d)
18、其中c_t是生成的连续提示，f是知识和任务描述转换为连续提示的函数，用于处理知识和任务描述的信息，k是外部知识库的向量表示，d是目标任务的描述；
19、通过集成的外部知识库的知识向量进行连续提示嵌入，连续提示嵌入公式如下：
20、h_t'＝g(h_t,c_t)
21、其中h_t'是更新后的隐藏状态，g是连续提示嵌入到隐藏状态的函数，h_t是训练模型的隐藏状态。
22、进一步的，在步骤s3中，使用对比学习框架训练模型，区分正样本和负样本具体为：
23、将锚点样本、正样本、负样本通过编码器函数f映射到一个共同的嵌入空间：
24、z_a＝f(x_a)
25、z_p＝f(x_p)
26、z_ni＝f(x_ni)
27、计算锚点样本与正样本样本、负样本之间的相似性得分，使用余弦相似性或点积：
28、s_ap＝z_a*z_p/(||z_a||||z_p||)
29、s_an_i＝z_a*z_ni/(||z_a||||z_ni||)
30、使用如下的损失函数来训练模型：
31、l＝-log(exp(s_ap/tau)/(exp(s_ap/tau)+sum_{i＝1}^{n}exp(s_an_i/tau)))
32、其中tau是温度参数，用于控制相似性得分的缩放，x_a,x_p,x_ni:锚点样本，正样本，负样本，z_a,z_p,z_ni:通过编码器函数转换后的嵌入，f:编码器函数，将输入样本映射到嵌入空间，s_ap,s_an_i:相似性得分，tau:温度参数，l:对比学习损失函数。
33、进一步的，在步骤s4中，通过遮蔽语言建模来训练模型具体为：
34、将长度为t的输入序列x＝{x_1,x_2,...,x_t}，随机选择位置m，并将位置m的标记替换为一个特殊的遮蔽标记，将尝试根据其余未遮蔽的上下文信息预测这些被遮蔽的标记，让y＝{y_1,y_2,...,y_t}，y_hat＝{y_hat_1,y_hat_2,...,y_hat_t}遮蔽语言建模的计算公式如下：
35、l_mlm＝-sum_{iin m}log p(y_hat_i|y_{-i})
36、其中，x:输入序列，其中包括被遮蔽的标记，t:输入序列的长度，m:被遮蔽标记的位置集合，y:输入序列的原始版本，y_hat:模型的预测输出，l_mlm:遮蔽语言建模的损失函数。
37、进一步的，在步骤s5中，联合损失函数的计算公式如下：
38、联合损失函数可以表示为：
39、l_total＝alpha*l_contrast+beta*l_mlm
40、其中，alpha和beta是权重系数，l_contrast:对比学习损失，l_mlm:遮蔽语言建模损失，l_total:联合损失函数，alpha,beta:权重系数。
41、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
42、1.更强的知识整合能力：传统小样本学习方法往往集中在样本内部特征的挖掘，而忽略了外部知识库中的丰富信息。本专利技术通过对比学习框架将外部知识融入到连续提示嵌入中，有效整合了样本内外的信息。这一设计不仅丰富了模型的特征表示能力，还增强了其对复杂语义关系的捕捉能力，使得模型在面对不同领域和任务时具有更强的适应性和准确性。
43、2.更灵活的多任务学习策略：与现有技术中常见的单一任务优化不同，本专利技术采用联合损失函数来实现多任务的协同训练。通过结合对比学习目标和遮蔽语言建模目标，这一设计确保了不同任务间的平衡和协同，提高了训练的效率和模型的鲁棒性。这种灵活的多任务学习策略使得模型能够在多个方面进行优化，从而实现更全面、更精准的学习效果。
44、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，在步骤S1中，进行外部知识库集成具体为：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，在步骤S2中，依据集成的外部知识库进行连续提示的生成和嵌入具体为：
4.根据权利要求3所述的基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，在步骤S3中，使用对比学习框架训练模型，区分正样本和负样本具体为：
5.根据权利要求4所述的基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，在步骤S4中，通过遮蔽语言建模来训练模型具体为：
6.根据权利要求5所述的基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，在步骤S5中，联合损失函数的计算公式如下：
【技术特征摘要】
1.基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，在步骤s1中，进行外部知识库集成具体为：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习和联合损失函数的小样本知识增强学习方法，其特征在于，在步骤s2中，依据集成的外部知识库进行连续提示的生成和嵌入具体为：
4.根据权利要求3...
【专利技术属性】
技术研发人员：屠静，王亚，苏岳，万晶晶，李伟伟，
申请(专利权)人：卓世科技海南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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