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基于鲁棒学习方法的领域事件检测
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作者 唐旻骥 王振宇 +2 位作者 丁效 杨重阳 曾屹荣 《指挥信息系统与技术》 2024年第4期24-29,共6页
针对缺乏高质量标注数据的高鲁棒性要求领域事件检测任务,提出了一个集成多种鲁棒学习方法与模型结构的模型。首先,使用数据清洗和数据增强技术,缓解了训练集明显噪声与类别严重不均衡问题;然后,尝试了对抗学习方法和多种鲁棒损失函数,... 针对缺乏高质量标注数据的高鲁棒性要求领域事件检测任务,提出了一个集成多种鲁棒学习方法与模型结构的模型。首先,使用数据清洗和数据增强技术,缓解了训练集明显噪声与类别严重不均衡问题;然后,尝试了对抗学习方法和多种鲁棒损失函数,并在带噪声数据上进行鲁棒学习;最后,集成多种预训练模型与pipeline、joint 2种模型结构,得到鲁棒的事件检测结果。检测结果表明,该模型在训练集质量不高的情况下具有较强的鲁棒性和普适性。 展开更多
关键词 领域事件检测 鲁棒性 数据处理 模型集成
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