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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种基于图神经网络的小样本关系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：CN116401591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310262708.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于图神经网络的小样本关系分类方法是由杨丽娜;王佳艺;杨浩燕;王家乐;王菁;李微;景利伟;员煜简设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的小样本关系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，具体涉及一种基于图神经网络的小样本关系分类方法，对只包含少量样本的关系分类任务提出了基于图学习的小样本关系分类方法研究，利用图学习中的图神经网络构建了小样本关系分类方法，并使用原型网络进一步提升关系分类的效果，同时通过元学习模仿人类利用过去所学的知识快速学习新知识的能力，减少对大量标记数据的依赖，模型通过训练学习了在不同类别间适应学习的泛化能力，这样在面对测试的新类别时不需要再对方法进行更改，基于学习到的泛化知识就可以适应新类别的分类任务。

本发明授权一种基于图神经网络的小样本关系分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的小样本关系分类方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：支持集和查询集中的句子样本通过编码器获得句子样本结点的特征向量表示；根据每个句子样本的类别标签生成边标签矩阵； 步骤2：使用边标签矩阵信息更新支持集和查询集中的每个句子样本结点的特征向量表示，通过图神经网络提取出结点最终特征表示； 步骤2的总体过程表示为Xl+1＝GE2NXl＝ReLUfXl·E，使用边标签矩阵与注意力机制使支持集和查询集样本信息交互，即针对网络层中第l+1的特征向量Xl+1，可以用前一层的特征向量Xl通过设计的图神经网络GE2N进行计算更新，图神经网络GE2N中具体是由一层表示为f的注意力权重计算以及一层ReLU激活函数组成； 在注意力权重计算f中，首先根据过程中的特征向量表示矩阵计算其中支持集和查询集之间的相关性，具体使用支持集中每个类别的特征向量与查询集所有的特征对应的Q计算相关性再使用相关性α计算第i个支持样本和第j个查询样本的特征向量，可分别表示为连接总的支持集样本和查询集样本得到新的一层的特征向量表示 步骤3：将支持集按类别标签通过加权计算进行聚合生成支持类原型；对每个查询样本的特征表示计算其与支持类原型的相似度；取相似度最高的作为查询样本的分类结果。

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广西大学，其通讯地址为：530004 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100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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