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龙图腾网恭喜重庆交通大学申请的专利面向桥梁检测领域文本的少样本关系分类装置及分类方法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：CN115391535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211034115.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权面向桥梁检测领域文本的少样本关系分类装置及分类方法是由李韧;任浩;杨建喜;蒋仕新;王笛;刘新龙;张廷萍设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向桥梁检测领域文本的少样本关系分类装置及分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及关系分类技术领域，具体涉及面向桥梁检测领域文本的少样本关系分类装置及分类方法，该装置包括上下文特征提取模块、实体特征提取模块和关系分类模块；上下文特征提取模块包括样本编码器和双向编码网络，样本编码器用于将桥梁检测的句子编码为向量形式，得到句子编码向量；双向编码网络用于对句子进行前向和后向的编码，将两个方向的编码结果进行拼接得到句子的上下文特征信息；实体特征提取模块用于从句子编码向量中抽取实体编码向量，并将其转化为实体特征向量。相比于当前神经网络少样本关系分类方法，本发明能够在少样本的前提下更好地对桥梁检测领域文本包含的不同关系类型进行分类。

本发明授权面向桥梁检测领域文本的少样本关系分类装置及分类方法在权利要求书中公布了：1.面向桥梁检测领域文本的少样本关系分类装置，其特征在于：包括上下文特征提取模块、实体特征提取模块和关系分类模块；上下文特征提取模块包括样本编码器和双向编码网络；样本编码器用于将桥梁检测的句子编码为向量形式，得到句子的编码向量；双向编码网络用于对句子进行前向和后向的编码以获取上下文的长期依赖特征信息和文本的反向建模特征信息，并将两个方向的编码结果进行拼接得到句子的上下文特征向量；实体特征提取模块用于从句子编码向量中抽取实体的编码信息，通过变换得到实体的特征向量；关系分类模块用于根据融合上下文特征向量和实体特征向量得到的句子信息特征向量进行关系分类；样本编码器为预训练语言模型RoBERTa；将RoBERTa最后一个隐藏层输出的向量作为句子的编码向量表示；双向编码网络为双向长短时记忆网络BiLSTM；将BiLSTM前向最后一个时刻的隐层向量与BiLSTM后向的最后一个时刻的隐层向量拼接，得到句子的上下文特征向量；关系分类模块主要结构为原型网络PrototypicalNetworks；从句子编码向量中抽取实体特征向量具体包括：找到实体在句子中的位置得到实体的编码向量，经过激活函数和全连接层得到实体特征向量。

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重庆交通大学，其通讯地址为：400074 重庆市南岸区学府大道66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”。