[发明专利]一种基于记忆网络和图神经网络的文化资源文本分类方法有效
| 申请号： | 202110864647.9 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113516198B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 王海;王妍;黄帝淞;周腾;吴旭东;曹瑞;郑杰;马于惠;高岭 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/241;G06F18/214;G06F40/211;G06F40/284;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安西达专利代理有限责任公司 61202 | 代理人： | 刘华 |
| 地址： | 710069 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于记忆网络和图神经网络的文化资源文本分类方法，主要包含三个模块，预训练的双向长短期记忆网络(BiLSTM)模块，文本图构建模块，图神经网络(GCN)模块，首先利用双向长短期记忆网络模型对文本数据集进行预训练并获取到蕴含时间序列信息的文本与词特征，其次根据词与词之间的共现关系和词在文本的重要性构建由文本和词组成的全局文本图，并采用预训练的双向长短期记忆网络模块提取到的特征对文本图的节点特征进行初始化，然后通过两层的图卷积神经网络对全局文本图的节点特征做进一步的表征学习，并获取最终的文本分类结果，可以用于提高文化资源文本的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 记忆 网络 神经网络 文化 资源 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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