【摘 要】
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随着全球互联网发展的加速，产生了海量蕴含丰富关系信息的文本数据，自动分类文本中的实体关系变得尤为重要。传统关系分类方法依赖大量标注数据且难以泛化到新关系类别中，而少样本学习则能够通过学习少量标注样本，快速在新类别上泛化，少样本关系分类因此开始受到学界关注。 深入研究了现有少样本关系分类算法并分析了各自优劣，其中图神经网络(Graph Neural Network, GNN)模型能较好地在支持集与
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随着全球互联网发展的加速，产生了海量蕴含丰富关系信息的文本数据，自动分类文本中的实体关系变得尤为重要。传统关系分类方法依赖大量标注数据且难以泛化到新关系类别中，而少样本学习则能够通过学习少量标注样本，快速在新类别上泛化，少样本关系分类因此开始受到学界关注。
深入研究了现有少样本关系分类算法并分析了各自优劣，其中图神经网络(Graph Neural Network, GNN)模型能较好地在支持集与查询集样本间传递类别信息，但仅从单一方面建模节点相似性，相似性建模能力不强；原型网络简单高效，但类别原型的计算方式没有考虑对不同查询集样本，各支持集样本重要程度不同；元学习算法根据支持集样本来调整模型自身权重参数以适应当前元任务，但受限于模型规模。针对现有方法的缺点，设计了融合元信息的图注意力原型网络模型(Meta info Graph Attention Prototypical Network, MGAPN)，使用多头点乘注意力进行节点间的信息传递，使样本间关系更丰富，分类使用动态类别原型，为每个查询集样本计算各自的类别原型，融合针对分类权重的元信息以提供更丰富的类别信息，最后在训练中融入支持集类内不一致性度量，进一步提升模型表现。
在数据集FewRel1.0和FewRel2.0的多种任务设置中与多个现有模型进行了对比实验。实验证明MGAPN模型性能显著优于现有模型，并且在以bert-small为特征抽取器时超越了模型BERT-PAIR。
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