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龙图腾网恭喜北方健康医疗大数据科技有限公司申请的专利应用小样本学习的信息抽取方法、装置、设备和存储介质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：CN118734956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411223843.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权应用小样本学习的信息抽取方法、装置、设备和存储介质是由郭鹏;马杰;金剑;邓小宁;林文丛设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用小样本学习的信息抽取方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种应用小样本学习的信息抽取方法、装置、设备和存储介质，方法包括：S1，基于信息抽取任务获取小样本并构建多个结构化提示词；S2，为小样本分别匹配提示词，并将小样本分别嵌入到对应的提示词中，基于提示词标注小样本的正确抽取结果；S3，基于嵌入到提示词中的小样本和小样本对应的正确抽取结果结合前向传播算法对预训练的大语言模型进行微调训练；S4，将嵌入到提示词中的的待抽取信息输入到大语言模型以获取信息抽取结果。使用结构化提示词并通过较少的样本结合提示词进行模型微调训练，抽取流程较为简便，对输入的待抽取信息依赖性较小，有利于提高信息的抽取率和准确率。

本发明授权应用小样本学习的信息抽取方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种应用小样本学习的信息抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，基于信息抽取任务获取Few-shot样本并构建多个结构化提示词；S2，为Few-shot样本分别匹配提示词，并将Few-shot样本分别嵌入到对应的提示词中，基于提示词标注Few-shot样本的正确抽取结果；S3，基于嵌入到提示词中的Few-shot样本和Few-shot样本对应的正确抽取结果结合前向传播算法对预训练的大语言模型进行微调训练；步骤S3中对预训练的大语言模型进行微调训练具体包括：S3-1，将嵌入到提示词中的Few-shot样本和Few-shot样本对应的正确抽取结果作为数据集，并将数据集划分训练集和验证集；S3-2，在训练集中随机抽取一组数据作为支撑集、一组与支撑集相关的数据作为Batch集；S3-3，根据支撑集对大语言模型进行初步微调训练，模型输入支撑集的多个样本，模型输出所有样本对应的信息抽取结果；S3-4，根据batch集中的多个样本作为已初步微调的模型的输入，模型对多个样本进行前向传播算法，输出多个样本的对应预测抽取结果；S3-5，使用交叉熵损失函数计算多个样本的对应预测抽取结果与多个样本的对应实际抽取结果之间的损失值，判断损失值大于预设阈值时，使用优化算法调整模型参数，判断损失值小于预设阈值时，不需要进行调整；S3-6，返回S3-2，并根据预设次数重复多次后，得到已微调训练的大语言模型；S3-7，基于验证集对已微调训练的大语言模型进行评估，模型评估为不及格时，返回步骤S3-2，模型评估为及格时，已微调训练模型作为最终的大语言模型；S4，为待抽取信息匹配提示词，并将待抽取信息嵌入到对应的提示词中，将嵌入到提示词中的的待抽取信息输入到大语言模型以获取信息抽取结果。

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