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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于认知的自然语言处理任务相似度量化方法，步骤1、从认知数据中获得文本刺激的特定任务句子表征，输入任务中经过微调或提炼的预训练语言模型；步骤2、分别将特定任务句子表征输入认知表征分析组件，将任务成对迁移训练输入认知神经映射组件，认知表征分析组件采用表征相似度分析RSA来估计NLP任务相似度；认知神经映射组件将特定任务的句子表示到fMRI信号的映射；步骤3、对任务成对迁移训练数据进行层次分析法AHP：为每个目标任务t构造矩阵Wt，任务矩阵[i,i′]中的元素为第i个任务比第i′个任务更优的概率；然后获得任务相似性矩阵。本发明能够用于任何NLP任务。
主权项：1.一种基于认知的自然语言处理任务相似度量化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、从认知数据中获得文本刺激的任务句子表征，输入任务中经过微调或提炼的预训练语言模型；微调后的预训练语言表征模型包括通过从GLUE数据集中选择8项NLP任务包括CoLA、QNLI、RTE、MNLI、MRPC、QQP、SST-2、STS-B以及4项多样的NLP任务包括抽取问题回答QA、关系抽取RE、命名实体识别NER和段落重新排序PR；步骤2、分别将任务句子表征输入认知表征分析组件，将任务成对迁移训练输入认知神经映射组件，认知表征分析组件CRA采用表征相似度分析RSA来估计NLP任务相似度；认知神经映射组件CNM建立从经过预先训练的模型在任务上精细调整的句子表示到人类受试者阅读这些句子时记录的fMRI信号的映射，然后用映射相关系数作为任务表示，计算任务相似度；用于估计任务相似度和归纳任务分类；计算任务排名得分：根据每个任务相似度评估方法计算的相似度结果，得到每个目标任务的最相似的任务，然后检查最相似任务在根据实际的迁移学习结果得到的真实任务排名中的排名位置，将所有目标任务的排名位置平均作为相应任务估计方法的最终任务排名分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于认知的自然语言处理任务相似度量化系统及方法
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