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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跨域小样本关系抽取方法、装置及电子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：CN116860974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310852191.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权跨域小样本关系抽取方法、装置及电子设备是由陈洪辉;王梦如;蔡飞;郑建明;张梦溪;郭昱普;邵太华;江苗;王祎童设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨域小样本关系抽取方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种跨域小样本关系抽取方法、装置及电子设备，方法包括：对多个源域进行域采样，分别划分出一个伪可见域和一个伪不可见域；应用全局参数更新策略更新所述伪可见域的元知识；根据所述伪不可见域和更新后的所述元知识进行迁移学习操作，获取更新的可迁移知识；根据所述元知识和所述更新的可迁移知识预测目标域的关系标签。通过以上方式，本发明能够适应源域和目标域的分布差异，提高提高对未见目标域的泛化能力。

本发明授权跨域小样本关系抽取方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种跨域小样本关系抽取方法，其特征是，所述跨域小样本关系抽取方法包括： 对多个源域进行域采样，分别划分出一个伪可见域和一个伪不可见域； 应用全局参数更新策略更新所述伪可见域的元知识，包括：对所述伪可见域和所述伪不可见域进行标签级元任务采样，构建标签级元任务，所述标签级元任务包括伪可见元任务和伪不可见元任务；根据所述伪可见元任务应用关系抽取模型对所述伪可见域的元知识进行更新； 所述伪可见元任务包括支持集和查询集，所述根据所述伪可见元任务应用关系抽取模型对所述伪不可见域的元知识进行更新，包括：应用所述关系抽取模型中的编码器将所述伪可见元任务中的支持集实例和查询集实例映射到低维向量空间；应用所述关系抽取模型中的度量函数获取所述伪可见元任务中的支持集实例和查询集实例在低维向量空间的表示，预测所述伪可见元任务中的查询集实例的关系标签；根据预测的所述查询集实例的关系标签计算所述关系抽取模型的交叉熵损失函数；根据所述交叉熵损失函数对所述元知识进行更新； 根据所述伪不可见域和更新后的所述元知识进行迁移学习操作，获取更新的可迁移知识； 根据所述元知识和所述更新的可迁移知识预测目标域的关系标签。

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”。