一种基于提示与对比学习的极少样本关系提取方法

摘要

本发明涉及一种基于提示与对比学习的极少样本关系提取方法，该方法选用公开语句实例数据集O，O中的数据分为模拟查询集Q和模拟支持集S；构建关系提取模型PromptRE，PromptRE包括模板嵌入模块、BERT编码模块、全局表示优化模块和注意力相关对比学习模块，并使用Q和S对PromptRE进行训练得到训练好的PromptRE，最后将待查询实例输入训练好的PromptRE，输出即为预测的待查询实例的关系标签。本发明方法引入了全局优化损和注意力损失，提高了预测的准确性。