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一种多特征多通道图卷积网络模型训练方法及属性情感三元组抽取方法

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本发明提供一种多特征多通道图卷积网络模型训练方法及属性情感三元组抽取方法，多特征多通道图卷积网络模型训练方法包括步骤：将第一语句输入预设的第一模型中，将第一语句划分为单词，编码得到第一词向量，得到隐藏状态序列，生成第一邻接张量；根据单词词性生成第二邻接张量，根据句法依存类型生成第三邻接张量，根据基于树的词对距离生成第四邻接张量，根据单词的相对距离生成第五邻接张量；隐藏状态序列分别与邻接张量图卷积，并平均池化，得到联合特征序列；将邻接张量进行拼接得到联合张量；根据联合张量和联合特征序列为每个词对生成第一词对向量，基于分类函数得到概率分布张量；计算总损失函数，根据总损失函数对第一模型进行训练。

著录项

公开/公告号CN114357156A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-15

原文格式PDF
申请/专利权人北京邮电大学;
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申请/专利号CN202111473889.1
发明设计人李睿凡;陈昊;翟泽鹏;冯方向;王小捷;
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申请日2021-12-02
分类号G06F16/35;G06F40/211;G06F40/268;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构北京金咨知识产权代理有限公司;
代理人宋教花
地址 100876 北京市海淀区西土城路10号
入库时间 2023-06-19 14:57:41

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2022-04-15

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