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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院軟件研究所申請(qǐng)的專利一種基于漸進(jìn)式對(duì)抗的實(shí)體集合拓展方法及系統(tǒng)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：CN115269735B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202110474827.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)一種基于漸進(jìn)式對(duì)抗的實(shí)體集合拓展方法及系統(tǒng)是由顏令勇;韓先培;孫樂(lè)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-04-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于漸進(jìn)式對(duì)抗的實(shí)體集合拓展方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于漸進(jìn)式對(duì)抗的實(shí)體集合拓展方法及系統(tǒng)，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)構(gòu)建基于上下文特征的拓展模型和邊界判別模型，根據(jù)少量樣本利用多輪對(duì)抗學(xué)習(xí)進(jìn)行實(shí)體類別邊界的調(diào)整和確定，從而解決了邊界確定時(shí)樣本不足的問(wèn)題和無(wú)法動(dòng)態(tài)調(diào)整的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于漸進(jìn)式對(duì)抗的實(shí)體集合拓展方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于漸進(jìn)式對(duì)抗的實(shí)體集合拓展方法，其特征在于，包括以下步驟： 構(gòu)建拓展模型和邊界判別模型，該拓展模型根據(jù)實(shí)體的上下文特征來(lái)拓展新實(shí)體，該邊界判別模型根據(jù)新實(shí)體的上下文特征來(lái)判斷新實(shí)體是否屬于類別邊界內(nèi)； 聯(lián)合拓展模型和一組多個(gè)邊界判別模型進(jìn)行全局漸進(jìn)式的邊界調(diào)整，即第一個(gè)邊界判別模型以拓展模型第一步拓展的新實(shí)體為正樣本，聯(lián)合拓展模型進(jìn)行局部對(duì)抗學(xué)習(xí)；后續(xù)的每個(gè)邊界判別模型拷貝前一個(gè)邊界判別模型的參數(shù)，并以拓展模型最新一步拓展的新實(shí)體為正樣本，聯(lián)合拓展模型進(jìn)行局部對(duì)抗學(xué)習(xí)；每步的局部對(duì)抗學(xué)習(xí)都學(xué)習(xí)到最新的類別邊界和應(yīng)當(dāng)拓展的新實(shí)體； 所述局部對(duì)抗學(xué)習(xí)的方法為：聯(lián)合邊界判別模型和拓展模型進(jìn)行局部對(duì)抗學(xué)習(xí)訓(xùn)練，邊界判別模型根據(jù)拓展模型拓展的新實(shí)體給出該新實(shí)體和已知實(shí)體集合的邊界判別概率及其對(duì)應(yīng)的邊界判別熵，邊界判別模型以最大化新實(shí)體的邊界判別熵和最小化實(shí)體集合實(shí)體的邊界判別熵為目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)到新的類別邊界；將訓(xùn)練后的邊界判別模型給出的新實(shí)體的邊界判別概率返回給拓展模型，拓展模型以最小化新實(shí)體的邊界判別熵為目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)到應(yīng)當(dāng)拓展的新實(shí)體。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區(qū)中關(guān)村南四街4號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。