基于双度量集成和置信度融合的样本关系分类方法及系统

本发明涉及自然语言处理技术领域，具体公开了基于双度量集成和置信度融合的样本关系分类方法及系统，所述方法包括构造包含N个关系类别，每个类别有K个标注样本的支持集S和查询集Q，并对其中的实例进行预处理；将支持集和查询集样本输入至关系感知编码器模块进行编码，构建高斯距离原型和余弦相似度原型表示；分别计算高斯距离原型和余弦相似度原型的置信度，并进行加权融合为最终原型；通过构造一种融合高斯距离与余弦相似度的混合度量机制，其中高斯距离用于衡量查询与支持集在分布上的匹配程度，结合余弦相似度的方向性特征，获得更丰富、更稳健的原型‑查询匹配信号。