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龍圖騰網(wǎng)恭喜河海大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于小樣本學(xué)習(xí)的文本實(shí)體關(guān)系分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114780720B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210318340.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權(quán)一種基于小樣本學(xué)習(xí)的文本實(shí)體關(guān)系分類方法是由戚榮志;高逸飛;李水艷;趙小涵;陳子琦;黃倩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于小樣本學(xué)習(xí)的文本實(shí)體關(guān)系分類方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于小樣本學(xué)習(xí)的文本實(shí)體關(guān)系分類方法，包括以下步驟：1采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為實(shí)例編碼器提取數(shù)據(jù)集中實(shí)例向量的語(yǔ)義特征；2在小樣本學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，通過(guò)設(shè)計(jì)原型級(jí)注意力機(jī)制模塊，為每個(gè)實(shí)例賦予權(quán)重，以加權(quán)求和的方式表示每個(gè)關(guān)系的原型；3在小樣本學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，更換新的度量函數(shù)。通過(guò)距離級(jí)注意力機(jī)制模塊，利用卷積操作提取支持集向量中的特征系數(shù)，并用曼哈頓距離公式與特征系數(shù)的乘積作為新的度量函數(shù)來(lái)計(jì)算支持集中每一個(gè)關(guān)系原型和查詢實(shí)例之間的距離；4利用softmax函數(shù)實(shí)現(xiàn)小樣本關(guān)系分類。

本發(fā)明授權(quán)一種基于小樣本學(xué)習(xí)的文本實(shí)體關(guān)系分類方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于小樣本學(xué)習(xí)的文本實(shí)體關(guān)系分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：采用CNN網(wǎng)絡(luò)作為實(shí)例編碼器對(duì)給定數(shù)據(jù)集中支持集語(yǔ)句以及查詢集語(yǔ)句進(jìn)行編碼，將支持集語(yǔ)句以及查詢集語(yǔ)句轉(zhuǎn)化為低維實(shí)例向量，獲得抽取語(yǔ)料的實(shí)體對(duì)特征；步驟2：在小樣本學(xué)習(xí)的場(chǎng)景下，利用原型級(jí)注意力機(jī)制模塊，為每個(gè)實(shí)例賦予權(quán)重，從而得到加權(quán)后的原型向量；步驟3：將經(jīng)由步驟1編碼得到的支持集實(shí)例拼接成一個(gè)向量矩陣，通過(guò)距離級(jí)注意力機(jī)制模塊，提取支持集實(shí)例中重要維度的語(yǔ)義特征，從而獲得距離級(jí)注意力機(jī)制的權(quán)重β；步驟4：步驟3中得到的距離級(jí)注意力機(jī)制權(quán)重β與曼哈頓距離公式相乘，得到新的距離公式作為度量函數(shù)；利用所述度量函數(shù)對(duì)查詢集中的查詢實(shí)例與步驟2中求得的原型向量進(jìn)行距離度量；步驟5：根據(jù)步驟4中求得的距離公式，比較查詢實(shí)例與原型向量之間的距離；利用softmax函數(shù)進(jìn)行關(guān)系分類；所述步驟2利用原型級(jí)注意力機(jī)制模塊，為每個(gè)實(shí)例賦予權(quán)重，從而得到加權(quán)后的原型向量，包含以下步驟：2-1利用高斯函數(shù)作為激活函數(shù)，求取為每個(gè)樣本實(shí)例賦予的權(quán)重γij，并最終利用權(quán)重對(duì)每個(gè)關(guān)系實(shí)例進(jìn)行加權(quán)求和，求得整個(gè)關(guān)系的原型級(jí)關(guān)系向量表示ci，分別表示為： 其中，qj表示查詢集實(shí)例，M表示數(shù)據(jù)集中存在的關(guān)系種類，K表示每個(gè)關(guān)系種類下的實(shí)例數(shù)量，xij表示在關(guān)系i下的第j個(gè)支持集實(shí)例，σi表示為高斯函數(shù)的參數(shù)值；所述步驟3通過(guò)距離級(jí)注意力機(jī)制模塊，提取支持集實(shí)例中重要維度的語(yǔ)義特征，從而獲得距離級(jí)注意力機(jī)制的權(quán)重β，包含以下步驟：3-1將支持集中實(shí)例句子按照關(guān)系進(jìn)行劃分，將每個(gè)關(guān)系ri中的K個(gè)支持集實(shí)例[xi1,xi2,...,xiK]經(jīng)由步驟1中的實(shí)例編碼器進(jìn)行處理，并拼接成一個(gè)K*dh*1的向量矩陣，其中K表示每個(gè)關(guān)系種類下的實(shí)例數(shù)量，dh表示隱藏層單元；3-2將向量矩陣通過(guò)一個(gè)由三層卷積層以及三層ReLU函數(shù)層交織的模塊，提取支持集實(shí)例中對(duì)維度值不為0的語(yǔ)義特征，維度變?yōu)?*dh*1，從而獲得距離級(jí)注意力機(jī)制權(quán)重β。

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