发明专利已授权

一种基于图神经网络的多视角文本分类方法

📄 申请号：CN202310842954.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-07-11

公开号

CN116992025B

公开日

2025-11-14

申请人

浙江工业大学

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 , G06F40_30 , G06F40_253 , G06F18_241 , G06F18_25 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络文本分类多视角学习

应用场景

舆情分析, 情感分析, 信息检索, 智能客服, 文本挖掘

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摘要

一种基于图神经网络的多视角文本分类方法，包含：对输入文本进行预处理；基于固定大小的滑动窗口将文本构建成一个文本图；使用Glove词嵌入模型将文本转化为低维向量表示；将初始文本向量矩阵输入门控图神经网络GGNN中，对文本数据中的语义关系和单词依赖关系建模和学习；将GGNN的输出分别输入到BiLSTM和TextCNN以增强文本特征表示；使用节点级注意力机制对单词节点表示进行聚合；融合多视角文本特征表示，包含图结构特征、BiLSTM顺序特征及N‑grams局部特征；将初始文本向量矩阵输入远距离特征提取器，扩大单词节点的感受野；使用KL散度衡量多视角融合特征及远距离节点特征之间的概率分布；使用交叉熵损失函数与KL散度正则化项联合计算模型损失。

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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同领域国内专利 · IPC: (G06F16_35)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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