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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利一种基于图卷积网络融合注意力机制的文本分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115098676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210722078.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于图卷积网络融合注意力机制的文本分类方法是由纪婉婷;韩锐男;马宇航;张磊;宋宝燕设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络融合注意力机制的文本分类方法在说明书摘要公布了：一种基于图卷积网络融合注意力机制的文本分类方法，包括以下步骤：步骤1采集样本文本数据，对采集到的样本文本数据进行预处理；步骤2将预处理之后的文本数据进行向量化表示；步骤3构建包含单词节点和文档节点的文本图；步骤4根据特征的重要程度，通过注意力机制对向量化的文本以及文本图的特征赋予权值；步骤5将进行多头自注意力计算之后的文本输入图卷积网络模型，获取各个文本与标签类别之间的关系；步骤6根据所述文本与标签类别之间的关系，获得文本的预测分类结果。本发明通过上述步骤，提供了一种高效、准确、分类效果好的文本分类方法。

本发明授权一种基于图卷积网络融合注意力机制的文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络融合注意力机制的文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1采集样本文本数据，对采集到的样本文本数据进行预处理； 步骤2将预处理之后的文本数据进行向量化表示； 步骤3构建包含单词节点和文档节点的文本图； 所述的步骤3中构建方法为： 采用预处理之后文本数据中的单词和文档作为节点，构成大的文本图，在构建文本图时，仅对文档和单词以及单词和单词之间进行连接，不对文档与文档进行连接；当文档与单词相连时，使用词频-逆文档率TF-IDF计算一个文档节点与一个单词节点之间的权重；当单词与单词相连时，使用PMI计算两个单词节点之间的权重，在PMI值为正的两个单词之间添加边；将文本数据中所有相关联的节点进行相连，构成了一个大的无向图，并计算了节点之间的权重；最后，计算获得的无向图的邻接矩阵A和度矩阵得到无向图的拉普拉斯矩阵，将图的拉普拉斯矩阵进行了正则化表示，得到矩阵Z； 步骤4根据特征的重要程度，通过注意力机制对向量化的文本以及文本图的特征赋予权值； 步骤5将进行多头自注意力计算之后的文本输入图卷积网络模型，获取各个文本与标签类别之间的关系； 步骤6根据所述文本与标签类别之间的关系，获得文本的预测分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人辽宁大学，其通讯地址为：110000 辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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