[发明专利]一种基于图神经网络的小样本关系分类方法在审
| 申请号： | 202310262708.3 | 申请日： | 2023-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN116401591A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 杨丽娜;王佳艺;杨浩燕;王家乐;王菁;李微;景利伟;员煜简 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/22;G06N5/02;G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 张学平 |
| 地址： | 530004 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及关系分类技术领域，具体涉及一种基于图神经网络的小样本关系分类方法，对只包含少量样本的关系分类任务提出了基于图学习的小样本关系分类方法研究，利用图学习中的图神经网络构建了小样本关系分类方法，并使用原型网络进一步提升关系分类的效果，同时通过元学习模仿人类利用过去所学的知识快速学习新知识的能力，减少对大量标记数据的依赖，模型通过训练学习了在不同类别间适应学习的泛化能力，这样在面对测试的新类别时不需要再对方法进行更改，基于学习到的泛化知识就可以适应新类别的分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 样本 关系 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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