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龙图腾网获悉河北工程大学申请的专利少样本关系抽取模型的训练方法、装置及终端设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115510853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211159237.5，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权少样本关系抽取模型的训练方法、装置及终端设备是由魏忠诚;郭文杰;张春华;生龙;王超;赵继军设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本少样本关系抽取模型的训练方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本申请适用于自然语言处理技术领域，提供了一种少样本关系抽取模型的训练方法、装置及终端设备。该方法包括：构建第一支持集与第一查询集对预设的少样本关系抽取模型进行正向训练，得到正向关系原型和第一匹配得分，并根据正向训练的结果与第一查询集构建第二支持集与第二查询集，以对预设的少样本关系抽取模型进行逆向训练，得到逆向关系原型和第二匹配得分，根据第一匹配得分和第二匹配得分确定交叉熵损失值，根据正向关系原型和逆向关系原型对预设的少样本关系抽取模型进行调参，并根据交叉熵损失值得到更新后的少样本关系抽取模型。本申请能够提高少样本关系抽取模型的分类准确度，进而对句子的实体关系进行有效抽取。

本发明授权少样本关系抽取模型的训练方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种少样本关系抽取模型的训练方法，其特征在于，包括： 根据获取的句子文本集确定正向训练的第一支持集和第一查询集，所述句子文本集中的实例标注有实体对和关系标签，第一支持集中根据所述关系标签划分有多个类别的第一实例集； 利用所述第一支持集与所述第一查询集对预设的少样本关系抽取模型进行正向训练，得到所述第一查询集中每个第二实例与所述第一支持集中每个类别的第一实例集的正向关系原型，以及根据所述正向关系原型确定所述每个第二实例与所述每个类别的第一实例集之间的第一匹配得分，和所述每个第二实例的伪关系标签； 根据所述第一查询集与所述第二实例的伪关系标签构建逆向训练的第二支持集，根据所述句子文本集和所述第二支持集构建逆向训练的第二查询集，所述第二支持集中根据关系标签划分有多个类别的第二实例集，所述第二实例集的类别与所述第一实例集的类别相对应； 利用所述第二支持集与所述第二查询集对预设的少样本关系抽取模型进行逆向训练，得到所述第二查询集中每个第四实例与所述第二支持集中每个类别的第二实例集的逆向关系原型，以及根据所述逆向关系原型确定所述每个第四实例与所述每个类别的第二实例集之间的第二匹配得分； 根据所述第一匹配得分和所述第二匹配得分确定交叉熵损失值，根据所述正向关系原型和所述逆向关系原型对所述预设的少样本关系抽取模型进行调参，并根据所述交叉熵损失值得到更新后的少样本关系抽取模型。

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