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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种融入迭代式句对关系预测的图神经网络句子排序方法和介质，其中方法包括：构建句子实体图；通过初始句对顺序分类器对所述句子实体图进行分析，以预测所述句子实体图中相连句对的顺序；根据所述句子实体图中相连句对的顺序进行训练，以得到迭代句对顺序分类器，并通过所述迭代句对顺序分类器对所述句子实体图中连边的权重进行迭代更新；根据迭代更新后的句子实体图进行训练，以得到句子排序模型；获取待排序句子信息，并将所述待排序句子信息输入到所述句子排序模型，以通过所述句子排序模型输出待排序句子信息对应的句子排序方式；能够有效提高句子排序的准确性。
主权项：1.一种融入迭代式句对关系预测的图神经网络句子排序方法，其特征在于，包括以下步骤：构建句子实体图；通过初始句对顺序分类器对所述句子实体图进行分析，以预测所述句子实体图中相连句对的顺序；根据所述句子实体图中相连句对的顺序进行训练，以得到迭代句对顺序分类器，并通过所述迭代句对顺序分类器对所述句子实体图中连边的权重进行迭代更新；根据迭代更新后的句子实体图进行训练，以得到句子排序模型；获取待排序句子信息，并将所述待排序句子信息输入到所述句子排序模型，以通过所述句子排序模型输出待排序句子信息对应的句子排序方式；通过所述迭代句对顺序分类器对所述句子实体图中连边的权重进行迭代更新，包括：通过所述迭代句对顺序分类器预测句对顺序对应的概率值，并根据所述概率值和预设概率阈值区间计算句对顺序对应的置信度；根据所述置信度选择相应的句对顺序对应的概率值对句子实体图中连边的权重进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 融入迭代式句对关系预测的图神经网络句子排序方法
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