[發(fā)明專利]基于文本的事件檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910471605.1
• 申請日: 2019-05-31
• 公開（公告）號: CN110188172B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發(fā)明（設計）人: 王曉智;劉知遠;韓旭;孫茂松;李鵬;周杰
• 申請（專利權）人: 清華大學;騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 張所明

1.一種基于文本的事件檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取分別包含事件實例的第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集，所述事件實例包括文本以及所述文本對應的事件；所述第一數(shù)據(jù)集中包含默認可信的事件實例，所述第二數(shù)據(jù)集中包含默認不可信的事件實例；

通過所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集訓練對抗網(wǎng)絡，所述對抗網(wǎng)絡包括生成器和判別器；所述生成器用于從所述第二數(shù)據(jù)集中推薦事件實例；所述判別器用于輸出所述第一數(shù)據(jù)集中的事件實例的可信概率，以及所述生成器推薦的事件實例的可信概率；所述對抗網(wǎng)絡的損失函數(shù)用于對所述對抗網(wǎng)絡進行優(yōu)化，以使得第一概率最大化，并使得第二概率最小化，所述第一概率是所述判別器對屬于所述第一數(shù)據(jù)集的事件實例輸出的可信概率，所述第二概率是所述判別器對屬于所述第二數(shù)據(jù)集的事件實例輸出的可信概率；

通過訓練完成的所述對抗網(wǎng)絡，獲取所述第二數(shù)據(jù)集中的可信的事件實例。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對抗網(wǎng)絡還包括編碼器，所述通過所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集訓練對抗網(wǎng)絡，包括：

在每一輪對抗訓練中，通過所述編碼器對所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集中的各個事件實例進行編碼，獲得所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集中的各個事件實例的嵌入向量，所述嵌入向量用于指示對應事件實例的文本中的各個詞，以及所述各個詞之間的位置關系；

通過所述生成器對所述第二數(shù)據(jù)集中的各個事件實例的嵌入向量進行處理，獲得所述第二數(shù)據(jù)集中的各個事件實例的混淆概率；所述混淆概率用于指示所述判別器錯誤判別對應的事件實例是否可信的概率；

根據(jù)所述第二數(shù)據(jù)集中的各個事件實例的混淆概率，從所述第二數(shù)據(jù)集中推薦第二事件實例；

通過所述判別器對第一事件實例和所述第二事件實例各自的嵌入向量進行處理，獲得所述第一事件實例和所述第二事件實例各自的可信概率；所述第一事件實例是所述第一數(shù)據(jù)集中的事件實例；

若所述判別器的輸出結果未收斂，則根據(jù)所述損失函數(shù)、所述生成器的輸出結果以及所述判別器的輸出結果，計算獲得損失數(shù)值；

根據(jù)所述損失數(shù)值對所述對抗網(wǎng)絡進行優(yōu)化。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述損失函數(shù)包括第一損失函數(shù)；

所述根據(jù)所述損失函數(shù)、所述生成器的輸出結果以及所述判別器的輸出結果，計算獲得損失數(shù)值，包括：

根據(jù)所述第一損失函數(shù)、所述第一事件實例的可信概率、所述第二事件實例的可信概率以及所述第二事件實例的混淆概率計算第一損失數(shù)值；

所述根據(jù)所述損失數(shù)值對所述對抗網(wǎng)絡進行優(yōu)化，包括：

根據(jù)所述第一損失數(shù)值對所述編碼器和所述判別器進行優(yōu)化。

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述損失函數(shù)包括第二損失函數(shù)；

所述根據(jù)所述損失函數(shù)、所述生成器的輸出結果以及所述判別器的輸出結果，計算獲得損失數(shù)值，包括：

根據(jù)所述第二損失函數(shù)、所述第二事件實例的可信概率以及所述第二事件實例的混淆概率計算第二損失數(shù)值；

所述根據(jù)所述損失數(shù)值對所述對抗網(wǎng)絡進行優(yōu)化，包括：

根據(jù)所述第二損失數(shù)值對所述生成器進行優(yōu)化。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第二損失函數(shù)、所述第二事件實例的可信概率以及所述第二事件實例的混淆概率計算第二損失數(shù)值，包括：

根據(jù)所述第二事件實例的可信概率獲取各個事件的平均可信概率；

根據(jù)所述第二損失函數(shù)、所述平均可信概率以及所述第二事件實例的混淆概率計算所述第二損失數(shù)值。

6.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述損失函數(shù)、所述生成器的輸出結果以及所述判別器的輸出結果，計算獲得損失數(shù)值，包括：

對所述第一事件實例進行采樣，獲得第一采樣實例；

對所述第二事件實例進行采樣，獲得第二采樣實例；

根據(jù)所述損失函數(shù)、所述生成器對所述第二采樣實例的輸出結果、以及所述判別器分別對所述第一采樣實例和所述第二采樣實例的輸出結果，計算獲得所述損失數(shù)值。