公开(公告)号：CN117217222A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202310746380.2

申请日：2023-06-25

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 宋颖毅 ,  张杭 ,  杨雨婷 ,  王又辰 ,  田宗凯 ,  范昕煜 ,  栾真 ,  邹烨 ,  葛志 ,  杜田沣

IPC: G06F40/295 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及一种军事领域标注数据修正与事件检测方法，属于信息抽取技术领域。本发明使用原始数据集训练模型，并对原始标注数据进行预测，对于预测得分大于一定阈值的样本，将原始数据集的标注结果修改为模型预测结果，从而修正数据集中的错误标注数据和污染数据，提高训练集的质量。本发明在模型训练时引入了分层学习率策略，为靠近下游任务的模型层参数设置更大的学习率，提高预训练模型对于下游任务的适配能力；在模型推理时采用基于投票修正的模型融合方法，通过模型集成的方式提升少样本类别事件的召回率和准确率，融合多个模型的投票结果确定最终预测结果，从而提升模型的鲁棒性。