一种少样本信息抽取方法和系统

本发明公开了一种少样本信息抽取方法和系统，涉及人工智能技术领域，包括：采用句子支持集的句子样本输入初始命名实体识别模型进行模型训练；通过实体边界检测器对句子样本进行边界检测输出实体边界，并计算边界检测分类损失和边界感知对比损失；通过实体分类器采用句子样本和实体边界进行实体分类，输出多个目标实体嵌入的预测实体标签概率分布，并计算令牌对比损失、正则化损失、原型分类损失和实体对比损失；基于各损失对初始命名实体识别模型迭代优化，并采用句子查询集验证确定目标命名实体识别模型；将待识别句子输入目标命名实体识别模型输出目标识别结果。上述方案得到的目标命名实体识别模型有助于改善少样本命名实体识别准确度。