基于多任务学习的言论分析方法、装置以及设备.pdf
白真****ng
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基于多任务学习的言论分析方法、装置以及设备.pdf
本发明涉及言论分析领域,特别涉及一种基于多任务学习的言论分析方法、装置、设备以及存储介质,采用多任务学习的方法,在对言论分析模型的训练过程中引入语句的情感信息,实现了情感信息与语义信息的交互,并通过设计特征过滤模块,更好进行情感信息以及语义信息的融合,从而更加全面地对待分析语句进行言论分析,提升了言论分析的准确性,并且能够更好控制信息流,提升了言论分析的效率。
多任务调度方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了一种多任务调度方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能领域中的分布式计算技术。该方法包括:初始化候选调度方案列表,其中,候选调度方案用于为多个机器学习任务中的每个机器学习任务分配用于训练的终端设备;对于候选调度方案列表中的每个候选调度方案,对候选调度方案进行扰动,生成新的调度方案;基于候选调度方案的适应值以及新的调度方案的适应值,确定是否以新的调度方案替换候选调度方案,生成新的调度方案列表;基于新的调度方案列表中的每个新的调度方案的适应值,确定目标调度方案。本公开提供的多任务调度方法提高了服
基于对比学习的情感分析方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本发明涉及情感分析领域,特别涉及一种基于对比学习的情感分析方法、装置、设备以及存储介质,通过引入依存信息以及词性信息,构建若干个样本语句的正例以及负例,利用对比学习方法加强语句中的信息,并结合若干个样本语句的情感极性,利用对比学习方法以兼顾语义特征以及句法特征的一致性和均匀性,更加全面地对语句进行情感分析,提升了情感分析的准确性以及效率。
基于多任务学习模型的目标检测方法及装置.pdf
本公开披露了一种基于多任务学习模型的目标检测方法及装置。所述方法包括:将图像输入所述多任务学习模型的特征提取网络,以提取所述图像的多层特征图,所述图像包括目标物,所述多层特征图包括第一层特征图和第二层特征图,所述第一层特征图的特征深度大于所述第二层特征图的特征深度;将所述第一层特征图输入所述多任务学习模型中的第一子任务网络,以获取所述目标物的第一边界框的检测数据;将所述第二层特征图输入所述多任务学习模型中的第二子任务网络,以获取所述目标物的第一关键点的检测数据。
基于多任务联合学习行业预警方法及装置.pdf
本发明涉及一种基于多任务联合学习行业预警方法及装置,所述方法包括对训练语料进行情感分类得到标签语料;从行业文本语料中选取行业相应的负面特征词作为预警特征词;基于标签语料采用预训练模型BERT构建第一任务模型,基于预警特征词采用预训练模型BERT构建第二任务模型;采用二元组标签对相结合的第一任务模型和第二任务模型进行整体训练,得到多任务联合预警模型;将待预测文本输入至多任务联合预警模型中,得到预警结果。本发明通过两个任务模型联合训练,第一个任务模型用于识别正负面情感极性;第二任务模型用于预警特征词汇抽取;通