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龍圖騰網獲悉北京語言大學申請的專利一種基于隨機投影度量空間的小樣本分類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：CN115687971B 。

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：202211284135.6，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于隨機投影度量空間的小樣本分類方法及裝置是由劉鵬遠;胡晗;吳藝;于東;黃文源設計研發完成，并于2022-10-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于隨機投影度量空間的小樣本分類方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于隨機投影度量空間的小樣本分類方法及裝置，涉及自然語言處理技術領域。包括：獲取待分類的多個任務；將多個任務輸入到基于隨機投影度量空間的分類模型；根據多個任務以及基于隨機投影度量空間的分類模型，得到多個任務的分類結果。本發明構建適應具體任務的隨機度量空間，通過微調樣本向量在度量空間中的位置來構建基于任務特征的度量空間，具體的使用隨機向量來學習每個任務的度量空間，從而解決一般做法中通用的度量空間不能很好地適用于所有任務，缺乏適用性這一問題。

本發明授權一種基于隨機投影度量空間的小樣本分類方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于隨機投影度量空間的小樣本分類方法，該方法應用于文本分類，其特征在于，所述方法包括： S1、獲取待分類的多個任務； S2、將所述多個任務輸入到基于隨機投影度量空間的分類模型； S3、根據所述多個任務以及所述基于隨機投影度量空間的分類模型，得到多個任務的分類結果； 所述S3中的根據所述多個任務以及所述基于隨機投影度量空間的分類模型，得到多個任務的分類結果包括： S31、獲取多個任務中每個任務的支撐集以及查詢集； S32、根據所述基于隨機投影度量空間的分類模型的嵌入層，對所述支撐集以及查詢集進行特征提取，得到支撐集以及查詢集的特征信息； S33、分別對每個任務構造度量空間； S34、基于每個任務的度量空間、所述支撐集以及查詢集的特征信息，得到多個任務的分類結果； 所述S33中的分別對每個任務構造度量空間包括： 分別對每個任務進行隨機向量投影學習，得到每個任務的度量空間； 所述對每個任務進行隨機向量投影學習包括： S331、采用兩個獨立的單層感知機，根據隨機向量，分別生成參數γpredict和βpredict； S332、判斷每個任務的特征與現有任務的特征的差距是否超過閾值；若是，則對所述任務中的樣本特征進行修改； S333、利用權重生成器，根據隨機向量，生成歸一化的參數γpredict和βpredict。

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北京語言大學，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路15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”。