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公开(公告)号：CN115982363A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310036913.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于提示学习的小样本关系分类方法、系统、介质及电子设备；所述方法包括以下步骤：构建实体类别待预测词，设置标签词集及获取特征向量编码；构建实体类别模版；计算得到第一隐藏向量；获取提示模版；计算得到第二隐藏向量；本发明提出从训练数据中建立合适的关系标签词，以较低的训练成本持续提高分类性能，在现实环境中，只提供有限数量的样本，和实体类别的集合，该方法可自动的将实体与实体类别相匹配，得到包含更多信息的提示，关系目标标签词由于数量较多，为减轻计算复杂度，训练一个原型网络来代替，其中目标词与类别匹配度越高，准确率就越高，简单便于操作而且分类迅速。
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