本技術涉及人工智能自然語言處理，尤其涉及一種基于自適應學習的跨語言資訊數(shù)據(jù)采集與結構化處理方法。

背景技術：

1、在當今信息時代，全球范圍內(nèi)的多語言資訊數(shù)據(jù)以指數(shù)級增長，企業(yè)、研究機構以及政府部門等對于有效獲取、處理和利用多語言資訊的需求日益迫切。這些多語言數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋了新聞網(wǎng)站、社交媒體平臺、學術期刊、博客等多個領域。然而，由于各語言的語法結構、表達方式和編碼格式存在較大差異，使得跨語言資訊數(shù)據(jù)的采集、處理和結構化面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的方法通常采用基于規(guī)則或翻譯的手段來進行數(shù)據(jù)對齊和歸一化，依賴大量標注數(shù)據(jù)，對斯瓦希里語等小語種往往需單獨開發(fā)模型，導致開發(fā)成本高昂且效率低下，在面對低資源語言、語義多變性和數(shù)據(jù)噪聲時表現(xiàn)不佳。

2、同時，跨語言數(shù)據(jù)通常伴隨著格式不統(tǒng)一、字符損壞、掃描誤差、編碼問題等噪聲，嚴重影響數(shù)據(jù)質(zhì)量和信息抽取的準確性。在隱私預算有限的情況下，如何合理分配預算以實現(xiàn)高效訓練也是亟待解決的問題。

3、因此，如何通過自適應學習機制提升跨語言數(shù)據(jù)采集、預處理、結構化處理的效率，成為當前人工智能和自然語言處理領域的一個重要研究方向。

技術實現(xiàn)思路

1、針對上述缺陷，本發(fā)明目的在于提出一種基于自適應學習的跨語言資訊數(shù)據(jù)采集與結構化處理方法，旨在解決當前跨語言資訊數(shù)據(jù)處理中面臨的噪聲多、對齊困難、低資源語言適應性差等問題。通過引入噪聲先驗學習、協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡、偽梯度下降更新策略以及三階段訓練框架等創(chuàng)新思路，提升跨語言數(shù)據(jù)處理的效率和準確性。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術方案實現(xiàn)：

3、本發(fā)明提供一種基于自適應學習的跨語言資訊數(shù)據(jù)采集與結構化處理方法，包括：

4、通過跨語言的資訊數(shù)據(jù)源采集資訊數(shù)據(jù)并進行預處理；

5、將預處理后的跨語言文本數(shù)據(jù)輸入至結合動態(tài)特征提取與元學習策略的神經(jīng)網(wǎng)絡框架的自適應可學習語義模型進行特征提取和分類，其中，所述語義模型基于多層感知器構建的協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡進行訓練和優(yōu)化，所述協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡以樣本深度特征為輸入、輸出預測的協(xié)方差矩陣，動態(tài)調(diào)整擾動方向，使所述語義模型在多語言環(huán)境下能夠根據(jù)不同語境自適應地調(diào)整特征提取方式；

6、通過自然語言處理技術抽取跨語言文本的結構化信息，并對所述語義模型輸出的特征表示進行跨語言實體對齊與歸一化，生成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結構表示。

7、在一些優(yōu)選的實施例中，其中，預處理包括：

8、利用合成數(shù)據(jù)生成對抗網(wǎng)絡生成含噪聲的文本數(shù)據(jù)，通過對比表示學習訓練特征提取器，獲取數(shù)據(jù)先驗知識以過濾噪聲；

9、在特征層面對特征向量施加高斯擾動以進行隱式語義數(shù)據(jù)增強，生成增強特征，公式為：

10、

11、其中，是原始特征向量；是增強后的特征向量；是一個縮放因子；是均值為0、協(xié)方差矩陣為的高斯噪聲。

12、在一些優(yōu)選的實施例中，其中，所述語義模型的訓練和優(yōu)化還包括：

13、基于元學習策略的協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡優(yōu)化以及采用三階段訓練框架，用于提升模型的分類能力和跨語言處理能力，包括：采用元學習策略，通過偽梯度下降更新、元更新和真實更新的三階段交替優(yōu)化，來訓練所述協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡與分類器；

14、其中，所述三階段訓練框架包括：階段一：在合成數(shù)據(jù)上預訓練特征提取器，階段二：利用小隱私預算訓練線性分類器，階段三：端到端聯(lián)合訓練，以合理分配隱私預算并確保模型在不同訓練階段的最佳優(yōu)化效果。

15、在一些優(yōu)選的實施例中，其中，所述語義模型的元學習通過最小化基于預測協(xié)方差矩陣的隱式語義數(shù)據(jù)增強損失來優(yōu)化；

16、所述協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡的參數(shù)利用元數(shù)據(jù)的交叉熵損失進行優(yōu)化，使其預測的協(xié)方差矩陣能夠準確建模數(shù)據(jù)增強后的特征分布。

17、在一些優(yōu)選的實施例中，所述協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡以樣本深度特征為輸入、輸出預測的協(xié)方差矩陣，包括：

18、

19、其中，是輸入特征，是基于多層感知器的協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡，為預測的協(xié)方差矩陣。

20、在一些優(yōu)選的實施例中，其中，在所述三階段訓練框架中，

21、在合成數(shù)據(jù)上預訓練特征提取器包括：使用對比損失函數(shù)訓練特征提取器以優(yōu)化特征提取器的參數(shù)；

22、利用小隱私預算訓練線性分類器包括：在私有數(shù)據(jù)提取特征上訓練線性分類器以減少梯度噪聲的影響；

23、端到端聯(lián)合訓練包括：用剩余預算進行端到端訓練以使特征提取器和分類器適應私有數(shù)據(jù)。

24、在一些優(yōu)選的實施例中，所述基于預測協(xié)方差矩陣的隱式語義數(shù)據(jù)增強損失函數(shù)為：

25、

26、其中，是第個樣本的特征；是預測的特征；是批次內(nèi)的樣本數(shù)量；是通過協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡預測的協(xié)方差矩陣；為交叉熵損失：

27、

28、其中，是類別總數(shù)；是類的標簽；是預測類別的概率。

29、在一些優(yōu)選的實施例中，其中，元學習策略的優(yōu)化過程包括：

30、偽梯度下降更新：

31、

32、其中，為第輪優(yōu)化時的分類參數(shù)；為優(yōu)化迭代的步數(shù)；為學習率；為當前隱式語義數(shù)據(jù)增強損失函數(shù)對分類參數(shù)的梯度；為執(zhí)行偽更新后的分類參數(shù)；

33、元更新：

34、

35、其中，為第輪優(yōu)化時的協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡參數(shù)；為協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡的學習率；為交叉熵損失函數(shù)對協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡參數(shù)的梯度；為執(zhí)行元更新后的協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡參數(shù)；

36、真實更新：

37、

38、其中，為隱式語義數(shù)據(jù)增強損失函數(shù)對的梯度；為最終更新后的分類參數(shù)。

39、在一些優(yōu)選的實施例中，其中，三階段訓練框架的隱私預算分配規(guī)則為：在低隱私預算條件下，階段二分配更高預算比例；隨著總隱私預算增加，減少階段二的預算比例、提高階段三的預算比例。

40、在一些優(yōu)選的實施例中，其中，所述跨語言實體對齊通過跨語言嵌入映射實現(xiàn)，將不同語言的實體映射至統(tǒng)一語義空間，并基于相似度進行歸一化。

41、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

42、本發(fā)明提出協(xié)方差矩陣預測網(wǎng)絡，用于動態(tài)預測語義方向，替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計估計方式，通過學習不同語言文本的語義關系，能夠自適應地調(diào)整特征提取方式，提高跨語言文本的語義一致性和信息對齊能力，特別是在低資源語言和少樣本場景下表現(xiàn)尤為突出。

43、本發(fā)明自主提出噪聲先驗學習方法，利用合成數(shù)據(jù)進行對比表示學習，使其具備較強的數(shù)據(jù)先驗知識，能夠識別并過濾跨語言數(shù)據(jù)中的常見噪聲，相比于傳統(tǒng)的隨機初始化方法，本發(fā)明在低隱私預算條件下能顯著提升數(shù)據(jù)清洗和特征提取的效果，提高跨語言資訊數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。

44、針對傳統(tǒng)跨語言模型訓練中的計算開銷大、收斂速度慢的問題，本發(fā)明提出偽梯度下降更新，將分類優(yōu)化過程拆分為偽更新、元更新、真實更新三個階段，該策略能夠有效減少不必要的計算，提高訓練效率，使得模型能在更少的隱私預算下達到更優(yōu)的分類效果。

45、在隱私保護場景下，數(shù)據(jù)的采集和處理通常受到嚴格限制，因此本發(fā)明提出包含合成數(shù)據(jù)預訓練、小隱私預算線性分類器訓練和端到端訓練的三階段訓練框架，合理分配隱私預算，確保模型在不同訓練階段的最佳優(yōu)化效果。

46、應當理解，
技術實現(xiàn)要素：
部分中所描述的內(nèi)容并非旨在限定本公開的實施例的關鍵或重要特征，亦非用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的描述變得容易理解。