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本发明涉及基于事件图卷积神经网络的微博评论观点对象分类方法,属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤:以微博正文和评论作为文档节点,显式的将关键词共现关系,回复关系和文档相似性作为文档节点的边的权重,以此为基础构造图卷积神经网络的邻接矩阵。同时对与关键词密切相关的文档节点和词节点的初始特征给予更多权重。最后,在少量标签的监督下,学习词节点和文档节点的表示,以完成分类。本发明在两个事件微博数据集上的实验结果表明,与其他基准模型相比,EventGCN可以显著提高观点对象的分类性能。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112925907 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110164081.9 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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