典型文献
面向小样本关系抽取的自适应胶囊网络
文献摘要：
小样本关系抽取任务是自然语言处理中的热点问题,旨在使用低成本的标注数据训练关系抽取模型.目前广泛使用的原型网络存在类原型表达不准确、不完整等问题.为了克服该问题,提出一种自适应胶囊网络(adaptive capsule network,ACNet),ACNet借助胶囊网络的归纳能力生成类原型,并在此基础上对动态路由过程进行评估,使其面对不同样本能自适应调整网络参数.同时,在ACNet中引入一种记忆迭代机制,帮助模型快速确定类表示.在小样本关系数据集FewRel上进行实验验证得出,ACNet能够有效处理小样本关系抽取任务.
文献关键词：
关系抽取;小样本;自适应;胶囊网络;动态路由
中图分类号：
作者姓名：
张晓明;窦全胜;陈淑振;唐焕玲
作者机构：
山东工商学院信息与电子工程学院,山东烟台264000;山东工商学院计算机科学与技术学院,山东烟台264000;山东省高等学校未来智能计算协同创新中心,山东烟台264000
文献出处：
引用格式：
[1]张晓明;窦全胜;陈淑振;唐焕玲-.面向小样本关系抽取的自适应胶囊网络)[J].计算机应用研究,2022(08):2357-2362
A类：
ACNet,FewRel
B类：
小样本,关系抽取,胶囊网络,自然语言处理,数据训练,取模,原型网络,adaptive,capsule,network,归纳能力,能力生成,动态路由,本能,自适应调整,网络参数,关系数据
AB值：
0.275322
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