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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开一种基于异构多关系图的话题检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取社交平台的异构数据；基于所述异构数据，构建异构信息多关系图；编码所述异构信息多关系图，得到所述异构信息多关系图的初始化特征表示；基于所述初始化特征表示，对所述异构信息多关系图的节点进行筛选；对筛选后的节点的信息进行聚合，得到所述异构信息多关系图的最终特征表示；基于所述最终特征表示，得到话题关键字。本发明通过发布的内容中涵盖的多模态信息，构建异构信息多关系图的方式，选择最佳的邻居节点进行信息聚合，以实现最优的话题聚类效果，得到最佳话题输出，提高了话题检测的精确性，为后续实现精准敏捷的辟谣反击与正确的舆论引导提供了有力的保障。
主权项：1.一种基于异构多关系图的话题检测方法，其特征在于，包括：获取社交平台的异构数据；基于所述异构数据，构建异构信息多关系图；编码所述异构信息多关系图，得到所述异构信息多关系图的初始化特征表示；基于所述初始化特征表示，对所述异构信息多关系图的节点进行筛选；对筛选后的节点的信息进行聚合，得到所述异构信息多关系图的最终特征表示；基于所述最终特征表示，得到话题关键字；所述异构信息多关系图的初始化特征表示为： ；其中V是节点集合；E是边的集合；R是关系集合；W是权重参数；基于所述异构数据，构建异构信息多关系图，进一步包括：将不同类型的话题元素作为节点，围绕中心话题元素，根据所述异构数据同步出现的方式建立所述节点之间的边；将两个所述节点之间存在相同关系的边的数量作为两个所述节点之间的边的权重参数；编码所述异构信息多关系图，得到所述异构信息多关系图的初始化特征表示，进一步包括：确定所述异构信息多关系图中节点的内容，并根据所述内容的类型进行预训练；对预训练后得到的内容特征进行转换，得到统一特征维度后的内容特征；采用双向LSTM网络对统一特征维度后的内容特征进行特征交叉，得到所述异构信息多关系图的特征表示；对所述特征表示进行转换，得到所述异构信息多关系图的初始化特征表示。
全文数据：
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百度查询： 南京信息工程大学 基于异构多关系图的话题检测方法、装置、设备及介质
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