发明专利已授权

一种基于提示与对比学习的极少样本关系提取方法

📄 申请号：CN202211261819.4 📄 发布日：2026/07/09

著录项目信息

申请日

2022-10-14

公开号

CN115544179B

公开日

2025-11-28

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_28

IPC 分类号

G06F16_28 , G06F16_242 ,

技术画像

所属领域

对比学习自然语言处理人工智能算法少样本学习对比学习

应用场景

知识图谱构建, 智能问答, 文本挖掘, 语义搜索, 信息抽取

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摘要

本发明涉及一种基于提示与对比学习的极少样本关系提取方法，该方法选用公开语句实例数据集O，O中的数据分为模拟查询集Q和模拟支持集S；构建关系提取模型PromptRE，PromptRE包括模板嵌入模块、BERT编码模块、全局表示优化模块和注意力相关对比学习模块，并使用Q和S对PromptRE进行训练得到训练好的PromptRE，最后将待查询实例输入训练好的PromptRE，输出即为预测的待查询实例的关系标签。本发明方法引入了全局优化损和注意力损失，提高了预测的准确性。

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

用于临床护理工作废物收集装置

当前第 / 件

用于内分泌科可自动清洗的废液收集装置

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G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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