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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于提示對比學習的持續學習下小樣本關系抽取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116719934B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310583107.2，技術領域涉及：G06F16/353；該發明授權基于提示對比學習的持續學習下小樣本關系抽取方法是由譚真;張翀;吳菲;龐寧;趙翔;葛斌;肖衛東;唐九陽;潘巖;胡艷麗設計研發完成，并于2023-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于提示對比學習的持續學習下小樣本關系抽取方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于提示對比學習的持續學習下小樣本關系抽取方法。所述方法包括：將基于提示的數據輸入預訓練BERT模型獲得句子的向量表示并將句子的向量表示映射到低維嵌入空間，得到隱藏表示；對隱藏表示進行歸一化處理，得到規范化嵌入表示；根據標簽集上的概率分布、隱藏表示、規范化嵌入表示和數據增強策略構建初始CFRE模型的總損失函數，利用訓練數據集和總損失函數對初始CFRE模型進行訓練，最小化初始CFRE模型的損失函數來優化模型中的參數，根據對比學習和知識蒸餾方法對初始持續小樣本關系抽取模型進行優化，利用持續小樣本關系抽取模型進行關系抽取。采用本方法能夠提高實體關系抽取準確率。

本發明授權基于提示對比學習的持續學習下小樣本關系抽取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于提示對比學習的持續學習下小樣本關系抽取方法，其特征在于，所述方法包括：獲取任務集和初始CFRE模型；所述任務集中包含多個任務；所述每個任務包含各自的訓練數據集；所述數據集包含多個訓練樣本；所述訓練樣本包括多個句子；對任務中的句子進行信息增強，得到增強后的句子；根據預先構建的模板映射函數對所述增強后的句子進行映射，得到基于提示的數據；將所述基于提示的數據輸入預訓練BERT模型獲得句子的向量表示，根據句子的向量表示計算得到標簽集上的概率分布；利用投影頭將所述句子的向量表示映射到低維嵌入空間，得到隱藏表示；對所述隱藏表示進行歸一化處理，得到規范化嵌入表示；在每個任務中根據所述標簽集上的概率分布、隱藏表示、規范化嵌入表示和數據增強策略構建初始CFRE模型的總損失函數，利用所述訓練數據集和所述總損失函數對初始CFRE模型進行訓練，最小化所述初始CFRE模型的損失函數來優化模型中的參數，得到初始持續小樣本關系抽取模型；根據對比學習和知識蒸餾方法對所述初始持續小樣本關系抽取模型進行優化，得到持續學習下小樣本關系抽取模型；利用所述持續學習下小樣本關系抽取模型進行關系抽取。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。