[发明专利]一种基于多模态对比学习的文本网络图分类方法在审
| 申请号： | 202211065236.4 | 申请日： | 2022-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN115526236A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 蒋卓人;言鹏韦;林田谦谨;黄萃 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态对比学习的文本网络图分类方法，其步骤如下：1)对文本网络图数据的拓扑结构与节点信息中文本模态的数据进行抽取、归类和预处理；2)根据数据的不同模态选择相应编码器，采用对比学习分别对编码器进行训练，并基于训练完成的编码器对数据进行特征编码得到特征向量；3)计算结构特征向量和文本特征向量的笛卡尔积从而获取不同模态间的共同特征；4)采用注意力机制对不同模态的原始特征及共同特征进行加权汇总，并作为图级别特征输入分类器得出分类标签。本方法提高了不同模态特征的表现，有利于增强图级别分类任务的表现，不仅分类准确率高且具备可解释性。本发明对于涉及多模态数据的文本网络图数据分类任务具有重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 对比 学习 文本 网络图 分类 方法 | ||
【主权项】：
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