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龙图腾网获悉北京语言大学申请的专利一种基于随机投影度量空间的小样本分类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：CN115687971B 。

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：202211284135.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于随机投影度量空间的小样本分类方法及装置是由刘鹏远;胡晗;吴艺;于东;黄文源设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机投影度量空间的小样本分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机投影度量空间的小样本分类方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。包括：获取待分类的多个任务；将多个任务输入到基于随机投影度量空间的分类模型；根据多个任务以及基于随机投影度量空间的分类模型，得到多个任务的分类结果。本发明构建适应具体任务的随机度量空间，通过微调样本向量在度量空间中的位置来构建基于任务特征的度量空间，具体的使用随机向量来学习每个任务的度量空间，从而解决一般做法中通用的度量空间不能很好地适用于所有任务，缺乏适用性这一问题。

本发明授权一种基于随机投影度量空间的小样本分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于随机投影度量空间的小样本分类方法，该方法应用于文本分类，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待分类的多个任务； S2、将所述多个任务输入到基于随机投影度量空间的分类模型； S3、根据所述多个任务以及所述基于随机投影度量空间的分类模型，得到多个任务的分类结果； 所述S3中的根据所述多个任务以及所述基于随机投影度量空间的分类模型，得到多个任务的分类结果包括： S31、获取多个任务中每个任务的支撑集以及查询集； S32、根据所述基于随机投影度量空间的分类模型的嵌入层，对所述支撑集以及查询集进行特征提取，得到支撑集以及查询集的特征信息； S33、分别对每个任务构造度量空间； S34、基于每个任务的度量空间、所述支撑集以及查询集的特征信息，得到多个任务的分类结果； 所述S33中的分别对每个任务构造度量空间包括： 分别对每个任务进行随机向量投影学习，得到每个任务的度量空间； 所述对每个任务进行随机向量投影学习包括： S331、采用两个独立的单层感知机，根据随机向量，分别生成参数γpredict和βpredict； S332、判断每个任务的特征与现有任务的特征的差距是否超过阈值；若是，则对所述任务中的样本特征进行修改； S333、利用权重生成器，根据随机向量，生成归一化的参数γpredict和βpredict。

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北京语言大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路15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”。

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