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摘要：本申请公开了一种多种装备编目同一名称的问题检测方法、系统、设备、介质及产品，涉及智能监督领域。该方法包括：将参照装备和待检测装备的数据子集作为参照实体和检测实体，并构建第一、第二图结构数据；采用图注意力网络基于第一、第二图结构数据得到第一、第二实体嵌入，接着生成自适应编码；确定自适应编码和第一实体嵌入的距离形成残差向量；采用卷积神经网络将残差向量转化为签名向量；将签名向量输入高速网络生成属性值匹配的结果概率值；通过激活函数对属性值匹配的结果概率值进行归一化，生成产品匹配标签，基于这一标签确定是否存在多种装备编目同一名称的问题。本申请能够自动化、智能化地解决编目“多品一名”的问题。
主权项：1.一种多种装备编目同一名称的问题检测方法，其特征在于，所述多种装备编目同一名称的问题检测方法包括：以装备的设定品种名称为关键词，对装备产品数据进行检索，得到参照装备的数据子集和待检测装备的数据子集；所述参照装备的数据子集和待检测装备的数据子集包括多个属性，每一属性包括多个属性值；所述属性包括产品名称、品种名称、自然属性以及应用属性；将所述参照装备的数据子集作为参照实体，将待检测装备的数据子集作为检测实体，以所述参照实体和所述检测实体中包含的属性或属性值作为节点，确定节点间的权重，并将节点间的权重表示为节点间的关联关系，得到第一图结构数据和第二图结构数据；所述检测实体的自权重为所述第二图结构数据中节点间的权重；采用图注意力网络基于所述第一图结构数据和所述第二图结构数据，得到第一节点特征向量和第二节点特征向量；基于所述第一节点特征向量和第二节点特征向量得到第一实体嵌入和第二实体嵌入；基于所述第一实体嵌入和所述第二实体嵌入生成自适应编码；确定所述自适应编码和所述第一实体嵌入的距离，形成残差向量；采用卷积神经网络将所述残差向量转化为签名向量；将所述签名向量作为输入，通过高速网络生成属性值匹配的结果概率值；通过激活函数对所述属性值匹配的结果概率值进行归一化，生成产品匹配标签；基于所述产品匹配标签确定是否存在多种装备编目同一名称的问题。
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百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 一种多种装备编目同一名称的问题检测方法、系统、设备、介质及产品
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