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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于超图注意力机制的人格检测方法。本发明是收集用户在社交媒体上的帖文文本；接着通过BERT预训练语言模型获取帖文的文本特征向量，从而学习文本的语义特征；进一步获取高阶语义特征向量，采用超图注意力机制获取帖文的高阶语义信息；随后，构建图卷积网络，将文本特征向量和高阶语义特征向量作为节点，通过余弦相似度计算构建节点之间的边，并通过图卷积网络学习得到最终的用户人格表征。本发明通过超图注意力机制获取更为高质量的文本表示，弥补了目前文本表示方法在处理文本中的长距离依赖关系时的性能不足，提高了人格检测的准确性，为提供更加准确的个性化服务提供了技术支持。
主权项：1.一种基于超图注意力机制的人格检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、收集用户在社交媒体上的帖文文本，并获取帖文的文本特征向量，从而学习文本的语义特征；步骤2、获取高阶语义特征向量，采用超图注意力机制获取帖文的高阶语义信息；步骤3、根据帖文的文本特征和高阶语义特征构建文本语义相似图，采用图卷积网络进一步聚合信息，得到用户表示向量u；步骤4、将高维的用户表示向量u转化为人格特征对应维度的人格类别向量ut；步骤5、根据人格类别向量ut预测用户的人格类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于超图注意力机制的人格检测方法
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