该文介绍了一种解决全监督点云分割方法无法应对新类别的问题的广义少样本点云分割范式。该方法通过学习适应新类别，同时保持对基类别的分割能力，引入了几何单词和几何原型来提高分割准确性。实验证明该方法在 S3DIS 和 ScanNet 上的性能优于基准方法。