[发明专利]一种少样本关系分类方法及系统有效
| 申请号： | 201910305007.7 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN110019822B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 叶志秀;凌震华;戴礼荣 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/31;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 古利兰;王宝筠 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种少样本关系分类方法及系统，方法包括：对测试样例和支撑集进行上下文编码，得到K个支撑样例和1个测试样例的上下文编码信息；基于得到的支撑样例和测试样例的上下文编码信息，收集支撑样例和测试样例之间的相互匹配的局部信息，得到支撑样例的表征和测试样例的表征；对每个支撑样例的表征和测试样例的表征进行匹配，将匹配的得分作为权重，对所有同一类的样例表征做加权和，得到每个类别的表征；将每个类别的表征与测试样例的表征进行匹配，得到测试样例与每一类的匹配分数。本发明能够在多个层面对支撑数据和测试数据进行匹配，提高了少样本关系分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 样本 关系 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种少样本关系分类方法，其特征在于，包括：对测试样例和支撑集进行上下文编码，得到K个支撑样例和1个测试样例的上下文编码信息；基于得到的所述支撑样例和测试样例的上下文编码信息，收集所述支撑样例和所述测试样例之间的相互匹配的局部信息，得到所述支撑样例的表征和所述测试样例的表征；对每个所述支撑样例的表征和所述测试样例的表征进行匹配，将匹配的得分作为权重，对所有同一类的样例表征做加权和，得到每个类别的表征；将每个类别的表征与测试样例的表征进行匹配，得到测试样例与每一类的匹配分数。
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