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申请/专利权人：北京智谱华章科技有限公司
摘要：本发明属于机器学习技术领域，涉及一种基于多任务学习的冷启动同名消歧方法，其包括：论文信息预处理；构建论文的多视角图；获得多视角图的节点低维表示；计算局部度量损失；产生伪聚类标签；获得中间结果；基于伪聚类标签和中间结果计算全局聚类损失；基于局部度量损失和全局聚类损失进行联合优化；基于联合优化的结果预测论文聚类簇，以获得消歧结果。其能够在一个端到端的框架内共同学习论文多视角图中的局部与全局信息，从而能够实现更加精确和有效的同名消歧。
主权项：1.一种基于多任务学习的冷启动同名消歧方法，其特征在于，包括以下步骤：论文信息预处理；根据预处理后的论文信息构建论文的多视角图；通过图编码器获得所述多视角图的节点低维表示；基于所述节点低维表示重构多视角图的邻接矩阵并基于重构后的邻接矩阵和所述多视角图的原始邻接矩阵计算局部度量损失；利用基于密度且噪声鲁棒的聚类方法，输入所述节点低维表示来对节点进行聚类，产生伪聚类标签；在图编码器后设置一个全连接层，并将所述节点低维表示输入所述全连接层，以获得中间结果；基于所述伪聚类标签和中间结果计算全局聚类损失；基于所述局部度量损失和全局聚类损失进行联合优化；基于所述联合优化的结果预测论文聚类簇，以获得消歧结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京智谱华章科技有限公司 一种基于多任务学习的冷启动同名消歧方法
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