发明专利已授权

一种基于正则约束的图神经网络文本分类方法

📄 申请号：CN202210532864.2 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2022-05-11

公开号

CN114896400B

公开日

2024-06-21

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35 , G06N3_042 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络自然语言处理文本分类

应用场景

舆情分析, 信息检索, 智能客服, 知识图谱

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摘要

本发明涉及一种基于正则约束的图神经网络文本分类方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：构图：采用TextING的构图方法构图，添加语义边和语法边，并定义不同边的类型，初始化边类型特征Ec，输入图神经网络中进行训练；基于图神经网络进行单词交互：采用带多样正则约束的GAT为邻域结点分配不同注意力权重来过滤边噪声信息，引导注意力分数分布减少重叠；文本表示：通过最大池化和平均池化将单词结点特征聚合为篇章表示，根据篇章表示获得文本的分类结果，并定义损失函数来约束结点特征的更新过程。本发明丰富了单词间语法语义相关性，提高了长距离和非连续的单词交互能力，提高了模型表达能力。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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