一种基于图网络池化的新闻文本分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于图网络池化的新闻文本分类方法，包括步骤：S1.在注意力机制中将结构信息与特征信息相结合，并计算图神经网络中一阶邻域内节点之间的相似性得分，得到具有相似性节点的注意力机制；S2.采用稀疏概率激活函数sparsemax算法将得到的注意力机制进行稀疏化，得到节点相对应的集群；S3.采用局部聚合卷积计算每个集群的分数，并通过得分高低来判断集群所含有的信息量；S4.采用topk选出得分最高的前个集群，并将选择出的集群进行重新连边得到最终池化后的神经网络。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图网络池化的新闻文本分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112487187A
申请号 ：
CN202011386651.0
公开（公告）日 ：
2021-03-12
申请日 ：
2020-12-02
授权号 ：
CN112487187B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
朱小草郭春生陈华华应娜
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街1158号
代理机构 ：
浙江千克知识产权代理有限公司
代理人 ：
周希良
优先权 ：
CN202011386651.0
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F40/194 G06N3/04 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2021-03-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20201202
申请日 : 20201202
2021-03-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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