[发明专利]基于图神经网络的科学文献关键内容潜在关联挖掘方法在审
| 申请号： | 202011223846.3 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112364141A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 王盈辉;焦鹏飞;王文俊;潘林;孙越恒 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津铂茂专利代理事务所(普通合伙) 12241 | 代理人： | 陈晓蕾 |
| 地址： | 300073*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于图神经网络的科学文献关键内容潜在关联挖掘方法，包括以下步骤：S1获取某一特定事件相关的科学文献数据，并进行数据清洗和预处理；S2利用TF‑IDF方法抽取文献内容关键词；S3以句子为单位，对抽取出的关键词和关键词所属参考文献构建词共现网络；S4利用图卷积神经网络学习关键词的向量表示；S5利用相似度计算函数得到不同关键词之间的相关度，挖掘其潜在的关联关系。本发明通过对文章内容抽取出的关键词关系进行建模，利用图卷积神经网络技术，对文献主要关键词的潜在关联进行挖掘，满足对科学文献内容进行分析需求，实现对不同领域科学文献的相关性进行分析，为科学文献的系统分析提供了有效的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 科学 文献 关键 内容 潜在 关联 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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