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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提供一种基于领域自适应半监督学习的因果关系发现方法及系统，该方法包括：获取训练数据集和待识别因果关系的目标文本数据；构建跨域因果关系识别模型；分别将不同领域的有标签数据和无标签数据投影至统一的向量空间，得到有标签数据向量和无标签数据向量；将有标签数据向量作为第一输入特征，并将无标签数据向量作为第二输入特征，利用第一输入特征和第二输入特征基于对抗学习并基于对抗学习策略对因果关系识别模型执行模型训练步骤；将目标文本数据输入至最优因果关系识别模型中，通过最优因果关系识别模型输出目标文本数据的因果关系识别结果。本发明即使面对仅有少量样本数据集的文本数据，也能实现更加精准的跨域因果关系识别。
主权项：1.一种基于领域自适应半监督学习的因果关系发现方法，其特征在于，包括如下步骤：获取训练数据集和待识别因果关系的目标文本数据，所述训练数据集包括两个不同领域中具有不同分布的有标签数据和无标签数据；构建因果关系识别模型，所述因果关系识别模型包括投影模块、第一分类器和第二分类器；分别将所述有标签数据和所述无标签数据投影至统一的向量空间，得到有标签数据向量和无标签数据向量；将所述有标签数据向量作为第一输入特征，并将所述无标签数据向量作为第二输入特征，利用所述第一输入特征和所述第二输入特征并基于对抗学习策略对所述因果关系识别模型执行模型训练步骤，得到训练完成的最优因果关系识别模型；将所述目标文本数据输入至所述最优因果关系识别模型中，通过所述最优因果关系识别模型输出所述目标文本数据的因果关系识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于领域自适应半监督学习的因果关系发现方法及系统
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