CN115344696B 一种基于主动学习的开放域小样本文本学习方法 （电信科学技术第十研究所有限公司）_第1页
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司一种基于主动学习的开放域小样本文本学本发明公开了一种基于主动学习的开放域编码；然后对编码后的候选数据集进行聚类分2将小样本文本数据集的数据编码成特征向量：如果小样本文本数据主动学习算法得到正确数据集和需要人工标注的步骤108：对最优簇进行判别和标注后标注数据会生成新类别的文本数据以及小样本2.根据权利要求1所述的一种基于主动学习的开放域小样本文本学习方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种基于主动学习的开放域小样本文本学习方法，其特征在4.根据权利要求1所述的一种基于主动学习的开放域小样本文本学习方法，其特征在34优化具有很高的技术门槛。其次模型训练优化方法得到的模型尚不可达到落地应用的程[0025]梯度下降算法的优化方式是在训练模型的时候通过分析小样本数据的损失值的票熵主动学习算法得到正确数据集和需要人工标注的候[0038]步骤106：将最优数目的聚类簇重新聚类，对现有标签的小样本文本数据进行预5[0040]步骤108：对最优簇进行判别和标注后标注数据会生成新类别的文本数据以及小[0055]步骤104：候选数据集编码：如果候选数据集的文本数据存在BERT模型，则使用BERT预训练模型对候选集的数据进行特征编码，其选择的预训练模型与步骤101中的预训6[0068]现有人工智能实施方案针对小样本问题最直接的实施

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