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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種持續少樣本關系抽取與未見關系檢測方法及裝置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：CN119831025B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411906047.4，技術領域涉及：G06N5/025；該發明授權一種持續少樣本關系抽取與未見關系檢測方法及裝置是由譚真;趙思淼;龐寧;肖衛東;趙翔;張若寒;武飛揚設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種持續少樣本關系抽取與未見關系檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種持續少樣本關系抽取與未見關系檢測方法及裝置。所述方法包括：在關系抽取模塊利用編碼器根據實體標記對實例進行編碼，得到實例級表示；利用分類器計算實例級表示的關系概率；根據關系概率設計關系抽取模塊的損失函數，利用訓練好的關系抽取模塊輸出樣本任務的更新后的實例表示集合；在動態原型模塊對樣本任務的更新后的實例表示集合進行動態聚類，得到關系原型；根據預先設置的原型對比學習函數對關系原型進行對比學習，得到更新后的關系原型；在關系推理模塊將當前輸入的實例級表示與更新后的關系原型進行評分計算，得到關系的評分；將評分最高關系作為未見關系的預測標簽。采用本方法能夠提高持續少樣本關系提取效率。

本發明授權一種持續少樣本關系抽取與未見關系檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種持續少樣本關系抽取與未見關系檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取樣本任務；所述樣本任務包括數據集和數據集對應的關系集合；所述關系集合包括多個數據間的關系；每個關系在每個樣本任務中包括多個實例；構建關系抽取和關系檢測模型；所述關系抽取和關系檢測模型包括關系抽取模塊、動態原型模塊和關系推理模塊；所述數據集包括多個關系；每個關系包括文本； 在所述關系抽取模塊利用編碼器根據實體標記對所述實例進行編碼，得到實例級表示；利用分類器計算所述實例級表示的關系概率；根據所述關系概率設計所述關系抽取模塊的損失函數，利用訓練好的關系抽取模塊輸出樣本任務的更新后的實例表示集合； 在所述動態原型模塊對所述樣本任務的更新后的實例表示集合進行動態聚類，得到關系原型；根據預先設置的原型對比學習函數對所述關系原型進行對比學習，得到更新后的關系原型； 在所述關系推理模塊將當前輸入的實例級表示與所述更新后的關系原型進行評分計算，得到關系的評分；將評分最高關系作為未見關系的預測標簽； 對所述樣本任務的更新后的實例表示集合進行動態聚類，得到關系原型，包括： 獲取樣本任務的更新后的實例表示集合設置聚類簇的中心集合Cr初始為空集，初始化聚類簇數m為0，遍歷樣本任務更新后的實例表示集合中的每個樣本，如果是第一個樣本，直接作為第一個聚類中心；對每個已有聚類中心，計算當前樣本到中心的距離，如果距離小于預定義的簇半徑ρ，更新當前聚類中心b是當前簇中的嵌入數量；如果距離在ρ和ρ+δ之間，δ是半徑的可選擴展項，更新ρ值但保持中心不變；如果距離大于ρ+δ，創建一個新的聚類中心，聚類簇數m加1，直至輸出所有聚類中心的集合Cr＝{c1,…,cm}，表示關系原型。

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”。