【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息，具体涉及一种基于协同自适应特征变换的跨域小样本关系抽取方法和系统。
技术介绍
1、在当今信息化的时代，随着互联网和数字化技术的飞速发展，我们进入了一个数据爆炸的新纪元。每天，无数的结构化和非结构化数据在网络上产生，包括文本、图像、音频等形式。这些数据的海量增长和多样性给传统的数据处理方法带来了前所未有的挑战，尤其是如何从庞杂的非结构化数据中提取有价值的信息。信息抽取技术应运而生，该技术旨在从非结构化文本中自动识别并提取如实体、关系和事件的关键信息，进而转化为易于存储和检索的结构化数据。这一技术已成为自然语言处理领域的核心任务之一，对于理解和利用大规模文本数据具有重要意义。关系抽取作为信息抽取的子领域，专注于从文本中辨识实体之间的语义关系，并将这些关系结构化。传统的关系抽取方法通常需要大量的标注数据来训练模型，然而在实际应用中，标注数据的获取成本往往非常高昂。同时，随着应用场景的多样化，单一领域的关系抽取已难以满足实际需求。因此，跨域小样本关系抽取应运而生，它旨在将一个领域的小样本关系抽取模型迁移到另一个领域，以便在新...
【技术保护点】
1.一种基于协同自适应特征变换的跨域小样本关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用预先训练好的BERT语言模型进行所述编码，获取句子中每个单词的上下文相关的嵌入向量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述域感知变换模块利用参数θγ和θβ从高斯分布中采样缩放向量γ和偏移向量β，然后利用缩放向量γ和偏移向量β通过元素乘法和元素加法计算样本的领域感知特征，其中参数θγ和θβ分别表示用于对仿射变换的缩放项和偏置项进行采样的高斯分布的标准差。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于协同自适应特征变换的跨域小样本关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用预先训练好的bert语言模型进行所述编码，获取句子中每个单词的上下文相关的嵌入向量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述域感知变换模块利用参数θγ和θβ从高斯分布中采样缩放向量γ和偏移向量β，然后利用缩放向量γ和偏移向量β通过元素乘法和元素加法计算样本的领域感知特征，其中参数θγ和θβ分别表示用于对仿射变换的缩放项和偏置项进行采样的高斯分布的标准差。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述领域感知特征采用下式计算：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述协同自适应原型网络包含类内聚合层和类间自适应层；所述类内聚合层对支持集中同一类别的样本使用transformer编码器和前馈神经网络计算出每个样本的权重，然后通过加权求和的方式初步计算出该类别的关系原型...
【专利技术属性】
技术研发人员：古晓艳，刘奕君，代飞飞，翟明晖，李波，王伟平，
申请(专利权)人：中国科学院信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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