CN113987209B 基于知识指导前缀微调的自然语言处理方法、装置、计算设备和存储介质 （浙江大学）_第1页
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US2021035556A1,2021.02.04基于知识指导前缀微调的自然语言处理方本发明公开了一种基于知识指导前缀微调利用前缀提示词的嵌入向量与输入文本的key值与value值拼接后进行self-attention的计算，这样使得微调的预训练语言模型对下游任务的确性。下游任务为情感分析任务和关系提取任2根据下游任务构建初始前缀提示词，并将初始前缀提示词通过将下游任务的每个任务类别链接到知识图谱，将知识图谱中与每个任务依据前缀提示词和标签词，将预训练语言模型转化为遮嵌入向量拆分成维度与对应的模型层维度相同的2部分，分别与训练文本对应的key值与应用时将预测文本、前缀提示词的嵌入向量输入至微调后将初始前缀提示词初始编码为初始嵌入向量，然后采用函数映射将初始前缀提示词初始编码为初始嵌入向量，将采用多层MLP将初始嵌入向量进行映3前缀提示词处理模块，用于根据下游任务构建初始前缀提示词，标签词处理模块，用于将下游任务的每个任务类别链接到知识图谱，将知微调模块，用于依据前缀提示词和标签词，将预训练语言模型转化为前缀提示词的嵌入向量拆分成维度与对应的模型层维度相同的2部分，分别与训练文本对8.一种计算设备，包括存储器、处理器以及存储在执行时实现权利要求1-6任一项所述的基于知识指导前缀微调的4[0003]微调/fine-tune是将PTM知识转移到下游任务的主要方法，目前常用的微调方法[0004]现有专利文献CN112100383A公开了一种面向多任务语言模型的元-知识微调方法[0005]再如公布号为CN113032559A的专利申请公开的一种用于低资源黏着性语言文本[0006]鉴于上述，本发明的目的是提供一种基于知识指导前缀微调的自然语言处理方5[0015]将初始前缀提示词初始编码为初始嵌入向量，将采用多层MLP将初始嵌入向量进词的嵌入向量拆分出来对应key值的那部分，表示前缀提示词的嵌入向量拆分出来对应6机程序被处理执行时实现第一方面所述的基于知识指导前缀微调的自然语谱中获得任务类别相关的标签词，然后利用前缀提示词的嵌入向量与输入文本的key值与练语言模型提升的情感分析的准确性和关系[0035]针对利用微调后的预训练语言模型进行情感分析任务和关系抽取任务不准确的7[0043]步骤3，依据前缀提示词和标签词，将预训练语言模型转化为遮蔽令牌的下游任提示词的嵌入向量拆分成维度与对应的模型层维度相同的2部分，分别与训练文本对应的8型是专门为从大规模无标注语料中以无监督的方式学习语料中的语义信息的神经网络模9在终端或服务器的内部结构划分成不同的功能模块，以

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