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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明涉及面向资源受限环境的轻量化机器阅读理解方法，包括：获取待预测实例图；基于训练集训练逻辑教师模型、语义教师模型以及轻量级学生模型，训练集包括实例图和真实标签；在训练过程中，通过多阶段对比学习策略，将逻辑教师模型和语义教师模型的中间表征与轻量级学生模型的中间表征逐渐趋于一致，获取优化后的轻量级学生模型；将待预测示例图输入优化后的轻量级学生模型，获取预测答案。本发明确保了教师模型中的知识能全面、高效地提炼到学生模型中，通过将大型模型的知识有效压缩到更紧凑的小型模型中，促进了MRC技术在资源有限环境中的应用和部署。
主权项：1.面向资源受限环境的轻量化机器阅读理解方法，其特征在于，包括：获取待预测实例图；基于训练集训练逻辑教师模型、语义教师模型以及轻量级学生模型，所述训练集包括实例图和真实标签；在训练过程中，通过多阶段对比学习策略，将所述逻辑教师模型和所述语义教师模型的中间表征与所述轻量级学生模型的中间表征逐渐趋于一致，获取优化后的轻量级学生模型；将所述待预测示例图输入优化后的轻量级学生模型，获取预测答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 面向资源受限环境的轻量化机器阅读理解方法
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