公开(公告)号：CN116484873A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310269989.5

申请日：2023-03-15

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张威威 ,  吴斌 ,  胡琳梅

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F18/243 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提出了一种基于提示学习的事件因果关系判别方法及装置，涉及事件因果领域，该方法包括：对原始文本进行预处理与分词处理，生成输入文本；设置持续提示信息和模板，将输入文本与持续提示信息嵌入到模板中，生成拼接数据，其中，模板中包含一个MASK字符；通过语言模型BERT对拼接数据进行编码，将经过编码后MASK位置的信息输入到掩码语言模型MLM，生成目标向量；将目标向量输入至浅层全连接神经网络，得到二维概率向量，其中，二维概率向量为概率为0或1的概率值。本申请将提示学习方法应用于事件因果判别任务，并对提示学习方法进行改进，使用浅层全连接神经网络对包含类似语义的词的概率进行加权处理，完成自然语言文本中的二分类任务，具有实用性。