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龍圖騰網(wǎng)獲悉華東交通大學(xué)申請的專利一種篇章關(guān)系識(shí)別系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120317259B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510806425.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/30；該發(fā)明授權(quán)一種篇章關(guān)系識(shí)別系統(tǒng)是由鄔昌興;汪恒;陳家駒;楊亞連;周慶忠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種篇章關(guān)系識(shí)別系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種篇章關(guān)系識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于顯式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集，構(gòu)建覆蓋多個(gè)領(lǐng)域的、自動(dòng)標(biāo)注的人造隱式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集，并以該人造隱式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提取領(lǐng)域共享特征和領(lǐng)域私有特征，從而輸出隱式篇章關(guān)系識(shí)別的預(yù)測結(jié)果，同時(shí)本發(fā)明引入了帶噪聲過濾機(jī)制的對抗訓(xùn)練，能夠有效緩解偽標(biāo)簽引入的噪聲干擾；同時(shí)本發(fā)明設(shè)計(jì)了混合專家機(jī)制的領(lǐng)域泛化訓(xùn)練，增強(qiáng)了系統(tǒng)對未知目標(biāo)領(lǐng)域的適應(yīng)能力，使得本發(fā)明在應(yīng)用于未知目標(biāo)領(lǐng)域時(shí)的識(shí)別效果明顯好于現(xiàn)有方法，而且本發(fā)明在訓(xùn)練時(shí)不需要任何人工標(biāo)注的隱式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)，可適用于大多數(shù)語言，應(yīng)用范圍更廣。

本發(fā)明授權(quán)一種篇章關(guān)系識(shí)別系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種篇章關(guān)系識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括篇章關(guān)系數(shù)據(jù)的自動(dòng)標(biāo)注子模塊、融合領(lǐng)域共享與私有特征的隱式篇章關(guān)系識(shí)別子模塊、帶噪聲過濾機(jī)制的對抗訓(xùn)練子模塊、以及基于混合專家機(jī)制的領(lǐng)域泛化訓(xùn)練子模塊； 在篇章關(guān)系數(shù)據(jù)的自動(dòng)標(biāo)注子模塊中，基于啟發(fā)式規(guī)則抽取K個(gè)領(lǐng)域的顯式篇章關(guān)系實(shí)例，得到K個(gè)顯式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集，將任一顯式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集分為包含沒有歧義的連接詞的實(shí)例、以及包含有歧義的連接詞的實(shí)例，分別對包含沒有歧義的連接詞的實(shí)例、包含有歧義的連接詞的實(shí)例進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，然后合并自動(dòng)標(biāo)注結(jié)果，得到覆蓋K個(gè)領(lǐng)域的、自動(dòng)標(biāo)注的人造隱式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集； 在融合領(lǐng)域共享與私有特征的隱式篇章關(guān)系識(shí)別子模塊中，基于領(lǐng)域共享特征提取網(wǎng)絡(luò)提取出人造隱式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集中各個(gè)實(shí)例的領(lǐng)域共享特征，基于領(lǐng)域私有特征提取網(wǎng)絡(luò)提取出人造隱式篇章關(guān)系數(shù)據(jù)集中各個(gè)實(shí)例的領(lǐng)域私有特征，然后基于各個(gè)實(shí)例的領(lǐng)域共享特征和領(lǐng)域私有特征，分類層輸出隱式篇章關(guān)系識(shí)別的預(yù)測結(jié)果； 在帶噪聲過濾機(jī)制的對抗訓(xùn)練子模塊中，基于一個(gè)所有專家共享的領(lǐng)域判別層，預(yù)測得到訓(xùn)練實(shí)例在K個(gè)領(lǐng)域上的預(yù)測概率分布，并動(dòng)態(tài)計(jì)算訓(xùn)練實(shí)例的權(quán)重，然后構(gòu)建帶噪聲過濾機(jī)制的對抗訓(xùn)練階段的代價(jià)函數(shù)L 1，最小化代價(jià)函數(shù)L 1，直到收斂； 在基于混合專家機(jī)制的領(lǐng)域泛化訓(xùn)練子模塊中，定義領(lǐng)域?qū)＜遗c非領(lǐng)域?qū)＜医M，然后對齊領(lǐng)域?qū)＜液头穷I(lǐng)域?qū)＜医M，以構(gòu)建代價(jià)函數(shù)L 21，并在非領(lǐng)域?qū)＜医M之間進(jìn)行對齊，以構(gòu)建代價(jià)函數(shù)L 22，先后最小化代價(jià)函數(shù)L 21和L 22，直到收斂。

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