[发明专利]基于Transformer的图卷积网络的引文网络分类模型建立及分类在审
| 申请号： | 202210306043.7 | 申请日： | 2022-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN114741507A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 郭凌;柏恒;许鹏飞;赵玄润;梁伟;章盼盼 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 李郑建 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer的图卷积网络的引文网络分类模型建立方法，首先获取引文网络数据，引文网络数据包括确定节点的主体身份(论文、作者)，收集结点的语料特征，确定节点的标签，确定节点间的关系，然后建立基于Transformer的图卷积网络模型，包括一个K层的简化图卷积网络模块，一个经过改造的Transformer编码器；然后利用简化图卷积网络对所有节点进行特征的卷积传播，利用Transformer编码器对训练集的所有节点的每层特征学习一个全局特征用以分类，最后利用训练好的Transformer编码器对测试结点进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 transformer 图卷 网络 引文 分类 模型 建立 | ||
【主权项】：
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