人工智能学院2020级硕士研究生温明潼的论文“Few-shot relation classification using clustering-based prototype modification”近日被中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems (KBS)接收。温明潼同学主要从事关系抽取方向的研究工作，现为吉林大学人工智能学院硕士研究生。
第一作者：温明潼
指导教师：田原
论文题目：Few-shot relation classification using clustering-based prototype modification
期刊名称：Knowledge-Based Systems (KBS)
期刊级别：中科院一区
论文概述：
关系分类是自然语言处理中的重要任务，近年来为了解决训练过程中对大量标注数据的需求等问题，小样本关系分类受到了广泛关注。针对传统原型网络生成原型向量存在偏差和忽视关系间层次信息的问题，本文提出了基于聚类修正的原型网络，基于无标签查询集实例的聚类信息修正初始关系原型，减少由于支持集实例抽样偏倚所造成的原型偏差。并设计基于关系层次信息的实例级损失函数，利用关系层次信息为每个实例赋予不同的权重，提升模型在语义相近的关系分类中的表现。实验结果表明，与目前最好的基线模型相比，本文提出的模型取得了更好的小样本关系分类效果。
