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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于持续学习的小样本事件检测方法和系统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：CN116542320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310506290.6，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于持续学习的小样本事件检测方法和系统是由张伟文;许绵深设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于持续学习的小样本事件检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于持续学习的小样本事件检测方法和系统，方法包括：获取事件检测初始数据集并进行预处理，根据预处理后的事件检测初始数据集建立包括若干个阶段的小样本事件检测增量任务集合，建立基于持续学习的小样本事件检测框架，在面对相继到来的新任务的持续学习时，首先学习新类型的原型表示并保存为新类型知识，然后通过经验回放机制、知识蒸馏和旧类型与新类型之间的知识转移来获得新类型的事件检测结果，本发明的方法能够解决传统模型的遗忘问题，同时丰富新类型和旧类型之间的联系，提高事件检测的效率和精度。

本发明授权一种基于持续学习的小样本事件检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的小样本事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取事件检测初始数据集并进行预处理；所述事件检测初始数据集具体为RAMS、ACE和LR-KBP数据集，包括支持集S和查询集Q，支持集S和查询集Q均包括若干个实例及其对应的触发器和事件类型： 其中，表示支持集S中的第i个事件提及，包括实例、触发器和事件类型，N为支持集S中事件类型的数量，K为每个事件类型中包括的实例数量；表示查询集Q中的第i个事件提及，包括实例、触发器和事件类型，M为查询集Q中的实例数量；每个实例或均表示为一个词序列，L为对应的事件提及的最大长度；将支持集S和查询集Q中所有的事件类型记为集合；对事件检测初始数据集进行预处理的具体方法为：将所述支持集S和查询集Q进行划分子集；S2：根据预处理后的事件检测初始数据集建立包括若干个阶段的小样本事件检测增量任务集合；S3：建立事件检测模型，所述事件检测模型包括依次连接的实例编码器、类型编码器和原型网络；S4：将小样本事件检测增量任务集合的任务按阶段依次输入事件检测初始模型中进行持续学习训练；对于每个阶段的任务，分别对当前阶段和上一阶段原型网络的输出数据进行知识蒸馏，利用经验回放机制，将知识蒸馏后的上一阶段原型网络的输出数据保存为旧类型知识，将知识蒸馏后的当前阶段的输出数据保存为新类型知识；S5：对于每个阶段的任务，利用旧类型知识对新类型知识更新，获取新类型的嵌入向量，根据新类型的嵌入向量再次对当前阶段任务的数据进行事件检测，获取更新后的新类型的事件检测结果；S6：设置总损失函数，对于每个阶段的任务，利用总损失函数对事件检测模型进行优化，当总损失函数的值最小时，完成事件检测模型的优化，获取最优的事件检测模型；S7：获取待事件检测的数据并输入最优的事件检测模型中进行事件检测，获取最优的事件检测结果。

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