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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于对比学习预训练的异质信息网络关键词生成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：CN116662565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310587606.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于对比学习预训练的异质信息网络关键词生成方法是由曾维新;赵翔;吴丹;王宇恒;方阳;谭真;肖卫东设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习预训练的异质信息网络关键词生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对比学习预训练的异质信息网络关键词生成方法，包括以下步骤：采用文本编码器将文本编码成低维向量，生成文本表示；采用图谱编码器对异质信息网络的结构特征、异质特征和自监督信息进行编码，获得图表示；通过对比学习，将文本表示和图表示进行预训练对齐；引入自动生成的可学习且连续的提示向量，将标识的自然语言语句提供给文本编码器，并将自然语言语句与图谱编码器生成的结构和异质特征表示进行比较来生成分类时的权重，融合得到单一表示；利用获得的单一表示，进行异质信息网络的关键字生成。本发明方法能够在异质信息网络的关键字生成任务中获得更优异显著的生成性能。

本发明授权基于对比学习预训练的异质信息网络关键词生成方法在权利要求书中公布了：1.基于对比学习预训练的异质信息网络关键词生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采用文本编码器将文本编码成低维向量，生成文本表示； 步骤2，采用图谱编码器对异质信息网络的结构特征、异质特征和自监督信息进行编码，获得图表示； 步骤3，通过对比学习，将文本表示和图表示进行预训练对齐； 步骤4，引入自动生成的可学习且连续的提示向量，将标识的自然语言语句提供给文本编码器，并将自然语言语句与图谱编码器生成的结构和异质特征表示进行比较来生成分类时的权重，融合得到单一表示； 步骤5，利用获得的单一表示，进行异质信息网络的关键字生成； 其中，步骤4中所述的引入自动生成的可学习且连续的提示向量，是从数据中端到端学习的连续向量来替换离散的文本单词，输入到文本编码器的提示设计为： 其中，表示节点的类别标签，是一个与训练阶段的词表示维度相同的词向量，是一个超参数，表示提示中连续文本向量的个数，将连续提示输入给文本编码器后，即可得到代表节点概念的分类权重向量，预测概率计算为 其中，每个提示中的类别标记被第个类别名的词向量表示替换，表示将提示送入文本编码器后得到的向量； 在步骤4中获得更准确的提示向量，采用基于文本编码器和图谱编码器之间的残差连接来利用给定节点的上下文子图，将类别标签的文本表示和子图中的节点表示输入到文本-子图自注意力层，帮助文本特征找到给定节点的最相关的上下文节点； 获得文本-子图对比器的输出之后，通过残差连接更新文本特征， 其中是一个可学习的参数，用于控制残差连接的程度。

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