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基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统

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本发明公开了一种基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统。该方法包括：构建基于门控图神经网络的分类模型，分类模型包括依次连接的若干层，其中，各层均包括一图神经网络结构以及一分类器，第一层中图神经网络结构和分类器直接连接，第t层中图神经网络结构和分类器之间通过门控结构连接，t为大于1的整数；确定样本数据集中各论文样本i的特征矩阵将各论文样本的特征矩阵输入分类模型，并以各论文样本的类型为标签对分类模型进行训练；训练过程中，融合了样本论文的属性，且通过门控机制，聚合远距离节点信息，在获得更多语义信息的同时，解决了梯度消失问题，提升了分类的准确度。

著录项

公开/公告号CN112749757A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-04

原文格式PDF
申请/专利权人厦门大学;
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申请/专利号CN202110080195.5
发明设计人王美红;邱淋灵;李涵;王晓黎;陈岐望;
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申请日2021-01-21
分类号G06K9/62(20060101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11569 北京高沃律师事务所;
代理人张琳丽
地址 361005 福建省厦门市思明南路422号
入库时间 2023-06-19 10:51:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-09-12

授权

发明专利权授予

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