基于元学习的多模态关系抽取方法及系统

本发明提供一种基于元学习的多模态关系抽取方法及系统，属于文本实体识别技术领域，获取待预测的文本图像对；利用预先训练好的关系预测模型对获取的文本图象对进行处理，得到实体之间的多模态关系。本发明提出基于元学习的多模态关系抽取框架，适用于任何基于梯度下降的关系分类模型；通过元学习从头部关系类中学习获得初始参数，然后对尾项特征学习过程中的模型参数进行微调，它利用了从头部数据中学习到的先验知识，实现从易到难的任务学习；增强了尾部类的特征表示，弥合头类和尾类之间的特征差距，提高了关系识别的性能；在稀有类别训练时，动态地提高正梯度的权重并降低负梯度的权重，用于解决尾部数据稀疏问题。