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龍圖騰網(wǎng)獲悉昆明理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于自動(dòng)構(gòu)建提示學(xué)習(xí)映射器的方面類別檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117194660B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311152334.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權(quán)基于自動(dòng)構(gòu)建提示學(xué)習(xí)映射器的方面類別檢測(cè)方法是由相艷;秦園;郭軍軍;黃于欣;線巖團(tuán)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自動(dòng)構(gòu)建提示學(xué)習(xí)映射器的方面類別檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及基于自動(dòng)構(gòu)建提示學(xué)習(xí)映射器的方面類別檢測(cè)方法，屬于方面級(jí)情感分析領(lǐng)域。本發(fā)明包括步驟：首先利用類別詞的語(yǔ)義擴(kuò)展句和特定于任務(wù)的模板組成提示，以獲取預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型詞表中所有單詞的被預(yù)測(cè)概率；然后設(shè)計(jì)一種自動(dòng)過(guò)濾機(jī)制，在詞表中搜索最合適的提示詞組成各類別詞的提示詞集；在類別預(yù)測(cè)過(guò)程中，由映射器verbalizer將提示詞映射到最終的類別標(biāo)簽上。本發(fā)明在國(guó)際語(yǔ)義評(píng)測(cè)競(jìng)賽semeval中的餐廳Restaurant數(shù)據(jù)集和亞馬遜Amazon數(shù)據(jù)集的三個(gè)不同領(lǐng)域靴子、鍵盤、電視上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本發(fā)明的性能相比其他基模型獲得了明顯提高。

本發(fā)明授權(quán)基于自動(dòng)構(gòu)建提示學(xué)習(xí)映射器的方面類別檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于自動(dòng)構(gòu)建提示學(xué)習(xí)映射器的方面類別檢測(cè)方法，其特征在于：所述方法的具體步驟如下： Step1、利用類別詞的語(yǔ)義擴(kuò)展句和特定于任務(wù)的模板組成提示，以獲取預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型詞表中所有token的被預(yù)測(cè)概率； Step2、通過(guò)設(shè)計(jì)一種自動(dòng)過(guò)濾機(jī)制，在詞表中搜索最合適的提示詞組成各類別詞的提示詞集； Step3、在類別預(yù)測(cè)過(guò)程中，由映射器將提示詞映射到最終的類別標(biāo)簽上； 所述步驟Step2中，提出了一種自動(dòng)過(guò)濾機(jī)制來(lái)改進(jìn)映射器，自動(dòng)過(guò)濾機(jī)制具體為：為概率矩陣P中的每個(gè)概率pji設(shè)置一個(gè)指示值bji；該指示值表示標(biāo)記i與特定類別j的相關(guān)性，指示值為1表示該token對(duì)于相應(yīng)類別非常重要，而指示值為0表示相反，最初，將所有指示值設(shè)置為1，形成指示矩陣C表示類別個(gè)數(shù)，D表示預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型詞表的大小；通過(guò)詞性、類別語(yǔ)義相關(guān)性和類別特異性三個(gè)方面來(lái)細(xì)化指示矩陣得到最終的指示矩陣，以更好地捕獲與方面類別相關(guān)的提示詞，最后映射器最終每個(gè)類別的提示詞集由該類別下最終的指示矩陣中指示值為1的對(duì)應(yīng)的token組成； 所述通過(guò)詞性、類別語(yǔ)義相關(guān)性和類別特異性三個(gè)方面來(lái)細(xì)化指示矩陣得到最終的指示矩陣的具體步驟如下： Step2.1、對(duì)詞表V進(jìn)行“去噪”，即通過(guò)詞性標(biāo)注方法過(guò)濾掉無(wú)實(shí)義詞，首先使用nltk包中的pos_tag方法定義詞表V中匹配名詞、動(dòng)詞、形容詞的token集合為{pos}，然后調(diào)整指示矩陣B中對(duì)應(yīng)的元素值，通過(guò)公式1得到指示矩陣Bpos，Bpos中的第j行第i列的元素值計(jì)算式如下所示： 其中，bji為概率矩陣P中的每個(gè)概率pji設(shè)置的一個(gè)指示值，vi表示詞表中的第i個(gè)詞； Step2.2、根據(jù)類別語(yǔ)義相關(guān)性進(jìn)一步修改指示矩陣Bpos中的元素值，得到指示矩陣Bsem，Bsem中的第j行第i列的元素值計(jì)算式如下所示： 其中MAX_M.表示向量中第M大的概率值，表示給定類別的概率分布向量； Step2.3、根據(jù)類別特異性調(diào)整矩陣Bpos中的元素值，得到更新后的指標(biāo)矩陣Bspe，Bspe中的第j行第i列的元素值計(jì)算式如下所示： 其中α是閾值，表示超過(guò)該閾值的詞具有類別特異性； Step2.4、最后，細(xì)化后的最終的指示矩陣B′為： 其中°代表兩個(gè)矩陣的hadamard乘積。

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