买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利多语言提示学习的小样本事件检测模型训练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：CN116910548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310877109.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权多语言提示学习的小样本事件检测模型训练方法及装置是由蔡飞;王思远;郑建明;陈皖玉;刘登峰;李佩宏;刘诗贤;罗雪山设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本多语言提示学习的小样本事件检测模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种多语言提示学习的小样本事件检测模型训练方法及装置，该方法包括：获取训练数据集，对任一输入实例应用多语言提示模块获取预测的触发器，获取第一损失；生成对比实例和双语实例，并根据输入实例和双语实例应用多语言提示模块进行多语言提示，获取事件嵌入的联合事件表征；应用两级层次化原型网络对联合事件表征进行事件标签预测，计算第二损失；组建实例四元组，并应用四元对比学习模块进行对比学习，获取第三损失；对各损失进行加权求和得到总损失，并基于训练数据集和总损失进行循环优化学习，得到小样本事件检测模型。通过上述方式，本发明实施例能够消除多义词混淆和同义词混淆，有效提高小样本事件检测的准确度。

本发明授权多语言提示学习的小样本事件检测模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多语言提示学习的小样本事件检测模型训练方法，其特征在于，所述多语言提示学习的小样本事件检测模型训练方法包括： 获取训练数据集，并对训练数据集中任一个实例作为输入实例应用小样本事件检测模型中的多语言提示模块获取预测的触发器，并获取第一损失； 生成与所述输入实例对应的对比实例和双语实例，并根据所述输入实例和所述双语实例应用所述多语言提示模块进行多语言提示，获取事件嵌入的联合事件表征； 应用所述小样本事件检测模型中的两级层次化原型网络对所述联合事件表征进行事件标签预测，并计算所述两级层次化原型网络的第二损失； 根据所述输入实例、所述对比实例以及所述联合事件表征组建实例四元组，并根据所述实例四元组应用所述小样本事件检测模型中的四元对比学习模块进行对比学习，获取第三损失； 对所述第一损失、所述第二损失以及所述第三损失进行加权求和得到所述小样本事件检测模型的总损失，并基于所述训练数据集和所述总损失对所述多语言提示模块和所述两级层次化原型网络进行循环优化学习，得到所述小样本事件检测模型； 所述小样本事件检测模型中的两级层次化原型网络包括父级原型网络和子级原型网络，所述应用所述小样本事件检测模型中的两级层次化原型网络对所述联合事件表征进行事件标签预测，并所述两级层次化原型网络的第二损失，包括： 分别计算所述联合事件表征被分类到所述父级原型网络中各父标签的父标签概率分布以及被分类到所述子级原型网络中各子标签的子标签概率分布； 基于所述父标签概率分布计算父级原型网络的损失，基于所述子标签概率分布计算子级原型网络的损失； 对父级原型网络的损失和子级原型网络的损失进行加权求和，得到两级层次化原型网络的第二损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410003 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。