- 专利标题： 一种基于图卷积神经网络的文本分类方法、系统
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申请号： CN201911393728.4申请日： 2019-12-30
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公开(公告)号： CN111209398A公开(公告)日： 2020-05-29
- 发明人: 李建欣 , 邵明来 , 周佰聪 , 孙佩源 , 邰振赢
- 申请人： 北京航空航天大学
- 申请人地址： 北京市海淀区学院路37号
- 专利权人： 北京航空航天大学
- 当前专利权人： 北京航空航天大学
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区学院路37号
- 代理机构： 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司
- 代理商 尹振启
- 主分类号： G06F16/35
- IPC分类号： G06F16/35 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明通过图神经网络建模的方法，设计一种基于图卷积神经网络的文本分类方法、系统，其方法主要包括三个步骤：输入文本，相似性图的构建；深度学习模型的构建；由相似性图和深度学习模型构成文本分类方法总体模型，进行文本分类。通过上述方法，我们基于文本相似性图、图卷积网络和图注意力网络，提出了一种高效的文本分类方法，即只需要输入源文本，即能够自动对文本进行分类，并在模型的基础上结合硬件构成系统。
公开/授权文献
- CN111209398B 一种基于图卷积神经网络的文本分类方法、系统 公开/授权日：2023-01-17
