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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种结合醒睡记忆循环和经验迭代的持续关系抽取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：CN119558311B 。

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：202411652732.9，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种结合醒睡记忆循环和经验迭代的持续关系抽取方法是由杭婷婷;李德胜;郭亚;黄俊设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合醒睡记忆循环和经验迭代的持续关系抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合醒睡记忆循环和经验迭代的持续关系抽取方法，属于信息抽取技术领域。包括：将一个新任务输入到模型中，使用数据增强技术扩展新关系实例，并与任务共同构建合成短期记忆；采用K‑Means算法筛选实例并将其存储于长期记忆中；在清醒阶段，模型通过快速适应新关系样本来更新其处理能力，并将这些样本纳入经验池中；使用经验迭代框架，在模型学习的过程中动态调整关系样本的分布；在睡眠阶段，模型经历非快速眼动和快速眼动两个子阶段。在NREM阶段，神经网络重放海马体中的长期记忆。在REM阶段，模型通过模拟新关系的梦境数据，强模型鲁棒性，有效缓解持续关系抽取中的灾难性遗忘问题，以提高模型的稳定性和性能。

本发明授权一种结合醒睡记忆循环和经验迭代的持续关系抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种结合醒睡记忆循环和经验迭代的持续关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：将一个新任务输入到持续关系抽取模型中； 步骤S2：使用混合增强和反转增强策略扩展新关系实例，与任务共同构建合成短期记忆； 步骤S3：采用K-Means算法从中筛选出最靠近质心的实例，并将筛选出的实例存储于长期记忆中； 步骤S4：在清醒阶段，通过预训练语言模型BERT处理短期记忆中的实例x，将生成的短期记忆及相应的分类损失值纳入经验池中； 步骤S5：使用经验迭代框架，在模型学习的过程中动态调整关系样本的分布，纠正模型的表示偏差； 步骤S6：在睡眠阶段，模型经历非快速眼动和快速眼动两个子阶段； 在非快速眼动阶段，神经网络重放海马体中的长期记忆； 在快速眼动阶段，模型通过模拟新关系样本的梦境数据，使用对抗性线性损失、对抗性复合和损失和平滑对抗性复合和损失来优化模型参数； 所述步骤S5中，使用经验迭代框架动态调整关系样本分布的具体方式为： 步骤S51：在经验传播阶段，通过学习先前任务持续扩展模型的经验池； 步骤S52：在经验淘汰阶段，根据经验的使用频率和经验的重要性对经验池中的经验进行筛选； 具体而言，经验的重要性是按照分类损失函数的损失值大小排序准则对经验进行排名，损失值越小则经验越重要； 步骤S53：利用线性分类损失函数和知识蒸馏损失函数纠正模型的表示偏差。

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