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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种持续少样本关系抽取与未见关系检测方法及装置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：CN119831025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411906047.4，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种持续少样本关系抽取与未见关系检测方法及装置是由谭真;赵思淼;庞宁;肖卫东;赵翔;张若寒;武飞扬设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种持续少样本关系抽取与未见关系检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种持续少样本关系抽取与未见关系检测方法及装置。所述方法包括：在关系抽取模块利用编码器根据实体标记对实例进行编码，得到实例级表示；利用分类器计算实例级表示的关系概率；根据关系概率设计关系抽取模块的损失函数，利用训练好的关系抽取模块输出样本任务的更新后的实例表示集合；在动态原型模块对样本任务的更新后的实例表示集合进行动态聚类，得到关系原型；根据预先设置的原型对比学习函数对关系原型进行对比学习，得到更新后的关系原型；在关系推理模块将当前输入的实例级表示与更新后的关系原型进行评分计算，得到关系的评分；将评分最高关系作为未见关系的预测标签。采用本方法能够提高持续少样本关系提取效率。

本发明授权一种持续少样本关系抽取与未见关系检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种持续少样本关系抽取与未见关系检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本任务；所述样本任务包括数据集和数据集对应的关系集合；所述关系集合包括多个数据间的关系；每个关系在每个样本任务中包括多个实例；构建关系抽取和关系检测模型；所述关系抽取和关系检测模型包括关系抽取模块、动态原型模块和关系推理模块；所述数据集包括多个关系；每个关系包括文本； 在所述关系抽取模块利用编码器根据实体标记对所述实例进行编码，得到实例级表示；利用分类器计算所述实例级表示的关系概率；根据所述关系概率设计所述关系抽取模块的损失函数，利用训练好的关系抽取模块输出样本任务的更新后的实例表示集合； 在所述动态原型模块对所述样本任务的更新后的实例表示集合进行动态聚类，得到关系原型；根据预先设置的原型对比学习函数对所述关系原型进行对比学习，得到更新后的关系原型； 在所述关系推理模块将当前输入的实例级表示与所述更新后的关系原型进行评分计算，得到关系的评分；将评分最高关系作为未见关系的预测标签； 对所述样本任务的更新后的实例表示集合进行动态聚类，得到关系原型，包括： 获取样本任务的更新后的实例表示集合设置聚类簇的中心集合Cr初始为空集，初始化聚类簇数m为0，遍历样本任务更新后的实例表示集合中的每个样本，如果是第一个样本，直接作为第一个聚类中心；对每个已有聚类中心，计算当前样本到中心的距离，如果距离小于预定义的簇半径ρ，更新当前聚类中心b是当前簇中的嵌入数量；如果距离在ρ和ρ+δ之间，δ是半径的可选扩展项，更新ρ值但保持中心不变；如果距离大于ρ+δ，创建一个新的聚类中心，聚类簇数m加1，直至输出所有聚类中心的集合Cr＝{c1,…,cm}，表示关系原型。

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