发明专利已授权

一种基于小样本学习的文本实体关系分类方法

📄 申请号：CN202210318340.3 📄 发布日：2026/05/25

著录项目信息

申请日

2022-03-29

公开号

CN114780720B

公开日

2025-05-30

申请人

河海大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_353

IPC 分类号

G06F16_353 , G06F16_334 , G06F40_295 , G06F40_30 , G06F40_284 , G06F18_22 , G06F18_2415 , G06F18_2431 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理小样本学习文本关系抽取

应用场景

知识图谱构建, 智能问答, 信息抽取, 文本挖掘, 语义搜索

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摘要

本发明公开了一种基于小样本学习的文本实体关系分类方法，包括以下步骤：1)采用卷积神经网络作为实例编码器提取数据集中实例向量的语义特征；2)在小样本学习场景下，通过设计原型级注意力机制模块，为每个实例赋予权重，以加权求和的方式表示每个关系的原型；3)在小样本学习场景下，更换新的度量函数。通过距离级注意力机制模块，利用卷积操作提取支持集向量中的特征系数，并用曼哈顿距离公式与特征系数的乘积作为新的度量函数来计算支持集中每一个关系原型和查询实例之间的距离；4)利用softmax函数实现小样本关系分类。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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