山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)李钊获国家专利权
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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于提示学习的虚拟类表示的小样本文本分类方法及系统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：CN117009525B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310994477.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于提示学习的虚拟类表示的小样本文本分类方法及系统是由李钊;居正雨;陈通;展一鸣;王灿俊;张超;王瑞霜设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于提示学习的虚拟类表示的小样本文本分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于文本分类技术领域，提供了基于提示学习的虚拟类表示的小样本文本分类方法及系统，其方案为：将原始文本序列和提示模板整合，将文本分类任务转化为完形填空任务，得到整合后的带有MASK的输入序列；基于整合后的带有MASK的输入序列和预训练语言模型，得到MASK位置的最后一层隐藏层的回归值；为每一类设计一个相同长度的随机数字作为类的虚拟表示，随机初始化一个嵌入机制，并将虚拟类表示放入随机初始化嵌入机制得到类的初始表示；基于类的初始表示进行多维度特征提取得到每一个类表示向量；将MASK位置的最后一层隐藏层的回归值和每一个类表示向量求余弦相似度，将求得的相似度向量最大值的索引作为最终的分类预测结果。
本发明授权基于提示学习的虚拟类表示的小样本文本分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于提示学习的虚拟类表示的小样本文本分类方法，其特征在于，包括： 将原始文本序列和提示模板整合，将文本分类任务转化为完形填空任务，得到整合后的带有MASK的输入序列； 基于整合后的带有MASK的输入序列和预训练语言模型，得到MASK位置的最后一层隐藏层的回归值； 为每一类设计一个相同长度的随机数字作为类的虚拟表示，随机初始化一个嵌入机制，并将虚拟类表示放入随机初始化嵌入机制得到类的初始表示； 基于类的初始表示进行多维度特征提取得到每一个类表示向量； 将MASK位置的最后一层隐藏层的回归值和每一个类表示向量求余弦相似度，将求得的相似度向量最大值的索引作为最终的分类预测结果。
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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”。
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