一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法

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摘要

本发明涉及社交事件检测技术领域，且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法，包括以下步骤：S1：提取消息，将社交信息中的消息提取出来，然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点；S2：添加节点边，根据社交信息添加节点之间的边；S3：预训练阶段，使用图神经网络学习消息的表征，对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起，以获取更多的知识，能够应对持续的社交检测事件，并使用动态社交流扩展其知识，可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测，有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。

基本信息

专利标题：

一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113076422A

申请号：

CN202110406469.5

公开（公告）日：

2021-07-06

申请日：

2021-04-15

授权号：

CN113076422B

授权日：

2022-06-03

发明人：

林绅文贺敏毛洪亮崔佳徐小磊王秀文杨菁林

申请人：

国家计算机网络与信息安全管理中心

申请人地址：

北京市朝阳区裕民路甲3号

代理机构：

北京慧泉知识产权代理有限公司

代理人：

王顺荣

优先权：

CN202110406469.5

主分类号：

G06F16/35

IPC分类号：

G06F16/35 G06F16/33 G06F40/30 G06N3/04 G06N3/08

IPC结构图谱

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

2022-06-03 ：

授权

2021-07-23 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20210415

2021-07-06 ：

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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