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申请/专利权人：内蒙古农业大学
摘要：本申请公开了一种基于异构图神经网络的纪检线索多标签分类方法，构建并利用基于文本异构图的文本多标签分类模型进行分类，提高分类效率。对文本进行预处理，并构建异构图结构。将异构图结构中的不同类型的节点的向量表示初始化，将得到的节点向量表示和异构图结构输入异构图神经网络，并将得到的句子节点向量表示输入BILSTM神经网络，获得的内容向量表示和句子节点向量表示通过注意力机制后输入全连接网络，输出标签分类结果，从而实现针对不同边信息和节点类型信息进行节点更新。解决了现有的纪检线索多标签分类方法存在的分类效率较低，限制了文本的表示能力以及不能根据不同边信息和节点类型信息进行节点更新的技术问题。
主权项：1.一种基于异构图神经网络的纪检线索多标签分类方法，其特征在于，包括：构建基于文本异构图的文本多标签分类模型，所述基于文本异构图的文本多标签分类模型包括异构图神经网络、BILSTM神经网络、基于注意力机制的文本表示模块和全连接网络；对文本进行预处理，构建所述文本的异构图结构，获得所述异构图结构的节点、边及边的权重，按照所述节点和所述边的关系建立邻接矩阵；将所述异构图结构中的不同类型的所述节点的向量表示初始化，得到初始向量表示；将所述节点向量表示和所述异构图结构输入所述异构图神经网络，得到句子节点向量表示；将所述句子节点向量表示按句子的顺序输入所述BILSTM神经网络，得到所述文本的内容向量表示；通过所述内容向量表示和所述句子节点向量表示的基于注意力机制的文本表示模块，获得句子在文本表示中的权重，并获得文本向量表示；将所述文本向量表示输入所述全连接网络，输出标签分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古农业大学 一种基于异构图神经网络的纪检线索多标签分类方法
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