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本发明公开了一种基于知识蒸馏和PU学习的实体抽取采样方法,首先获取互联网语料库,经并将其整理得到格式的数据集;然后对训练集数据进行预处理,构建教师网络,生成训练集的候选实体集D1;再构建PU学习分类器,生成训练集的候选实体集D2;构建学生网络训练样本集;最后进行学生网络模型训练,使用训练好的学生网络模型进行预测。本发明通过知识蒸馏,将多个模型的知识压缩到单一神经网络的训练采样过程中,并辅以PU学习分类器,保证了知识的准确性。在实体数据漏标严重的情况下,本发明能够有效减少样本集中的噪
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113420548 A (43)申请公布日 2021.09.21 (21)申请号 202110704680.5 G06N 3/04 (2006.01)
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