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本发明公布了一种基于任务感知元学习的持续关系抽取方法，包括：步骤1)构建基于任务感知元学习的持续关系抽取框架；所述框架包含：关系抽取神经网络分类模型、任务序列、记忆数据仓库、记忆数据选择器、负例标签选择器、元学习网络模型训练方法和参数更新方法。步骤2)结合任务与分类模型交互信息和任务自身语义信息，使用负例标签选择器为训练数据选择合适的负例标签。步骤3)训练关系抽取神经网络模型，并结合元学习思想对模型参数进行更新。步骤4)利用聚类方法从训练数据中挑选出一批记忆缓存。步骤5)将更新后的参数载入到模型
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112667732 A
(43)申请公布日 2021.04.16
(21)申请号 202110099305.2 G06N 3/08 (2006.01)
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