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龍圖騰網(wǎng)恭喜內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞抽取方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114781354B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210242295.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/211；該發(fā)明授權(quán)一種基于擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞抽取方法是由陳俊杰;高靜;謝聰嬌;史遠航設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞抽取方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞抽取方法，通過設(shè)置擴增存儲圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞抽取模型提升多層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點表示能力。對文本進行預(yù)處理以及對文本進行句法分析，將分析結(jié)果分別輸入到詞語嵌入層，得到文本圖結(jié)構(gòu)信息和詞語節(jié)點的嵌入信息并輸入到擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，獲得相應(yīng)的向量表示，將向量表示進行拼接后輸入到LSTM層，得到輸出向量，將向量表示和輸出向量傳送至輸出層進行拼接并輸出至目標(biāo)層，獲得輸出類別。解決了現(xiàn)有的短文本關(guān)鍵詞抽取方法關(guān)鍵詞抽取性能較差，使用的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著卷積層的提升降低了節(jié)點的表示能力的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞抽取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞抽取方法，其特征在于，包括：設(shè)置擴增存儲圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞抽取模型，擴增存儲圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞抽取模型包括詞語嵌入層、擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、LSTM層、輸出層、目標(biāo)層和Bert層；對文本進行預(yù)處理，獲得所述文本的語義圖結(jié)構(gòu)，對所述文本進行句法分析，并將分析結(jié)果分別輸入到所述詞語嵌入層；將經(jīng)過所述詞語嵌入層后得到的文本圖結(jié)構(gòu)信息和詞語節(jié)點的嵌入信息輸入到所述擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，獲得相應(yīng)的向量表示，將所述向量表示進行拼接后輸入到所述LSTM層；將經(jīng)過所述擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層得到的所述向量表示和經(jīng)過所述LSTM層得到的輸出向量傳送至所述輸出層進行拼接并輸出至所述目標(biāo)層，獲得輸出類別；其中，對文本進行預(yù)處理，獲得所述文本的語義圖結(jié)構(gòu)，對所述文本進行句法分析，并將分析結(jié)果分別輸入到所述詞語嵌入層，包括：對所述文本進行預(yù)處理，獲得所述文本的單詞集合和文本序列，對所述文本進行句法分析得到句法關(guān)系，將所述單詞集合中的詞語轉(zhuǎn)換成文本圖中的節(jié)點，根據(jù)所述句法關(guān)系得到所述文本序列內(nèi)詞語之間的句法依賴關(guān)系，建立所述詞語之間的邊，將處理好的所述單詞集合和所述文本序列分別輸入所述詞語嵌入層；其中，將經(jīng)過所述詞語嵌入層后得到的文本圖結(jié)構(gòu)信息和詞語節(jié)點的嵌入信息輸入到所述擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，獲得相應(yīng)的向量表示，將所述向量表示進行拼接后輸入到所述LSTM層，包括：單詞集合經(jīng)過詞語嵌入層后得到文本圖節(jié)點的初始向量，文本序列經(jīng)過詞語嵌入層后得到詞語的初始向量；將文本圖節(jié)點的初始向量和文本圖結(jié)構(gòu)信息輸入到擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，為每個文本圖中的節(jié)點擴增額外的存儲結(jié)構(gòu)，使得擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的第l層的卷積網(wǎng)絡(luò)的t節(jié)點的更新方式為： 其中Nt表示t的鄰接節(jié)點的集合，Wl1、Ul1是參數(shù)矩陣，σ為非線性激活函數(shù)； Wl2、Ul2為參數(shù)矩陣；擴增存儲的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的最后一層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得文本圖節(jié)點的向量表示；將詞語的初始向量輸入到Bert層獲得單詞集合具有自注意力的向量表示；以最后一層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得文本圖節(jié)點的向量表示為查詢表，獲得文本序列對應(yīng)的向量表示，將文本序列對應(yīng)的向量表示與單詞集合具有自注意力的向量表示進行拼接輸入到LSTM層中獲得輸出向量。

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