公开(公告)号：CN116628303B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202310462355.1

申请日：2023-04-26

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 曹聪 ,  冯佳丽 ,  曹亚男 ,  袁方方 ,  李保珂 ,  卢毓海 ,  刘燕兵

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/958 ,  G06F16/353 ,  G06F18/2415 ,  G06F40/186 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的半结构化网页属性值抽取方法和系统，涉及互联网领域，首先根据DOM树简化算法检索变量节点的DOM树视角提示，然后设计包含任务描述的任务模板获得模板视角提示信息，最后引入基于encoder‑decoder结构的预训练语言模型，并以“提示”为核心操作，全面分析领域数据特点和目标任务特点，设计两种视角的提示信息，通过模板填充融合双视角提示信息，通过提示学习的方式在语义层面和任务层面联合引导预训练语言模型进行任务学习，实现预训练语言模型和属性值抽取任务的有效结合，实现了领域标注数据稀缺场景下优越的模型性能。

公开(公告)号：CN116628303A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310462355.1

申请日：2023-04-26

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 曹聪 ,  冯佳丽 ,  曹亚男 ,  袁方方 ,  李保珂 ,  卢毓海 ,  刘燕兵

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/958 ,  G06F16/35 ,  G06F18/2415 ,  G06F40/186 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的半结构化网页属性值抽取方法和系统，涉及互联网领域，首先根据DOM树简化算法检索变量节点的DOM树视角提示，然后设计包含任务描述的任务模板获得模板视角提示信息，最后引入基于encoder‑decoder结构的预训练语言模型，并以“提示”为核心操作，全面分析领域数据特点和目标任务特点，设计两种视角的提示信息，通过模板填充融合双视角提示信息，通过提示学习的方式在语义层面和任务层面联合引导预训练语言模型进行任务学习，实现预训练语言模型和属性值抽取任务的有效结合，实现了领域标注数据稀缺场景下优越的模型性能。