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本发明公开了一种基于知识图谱和多头池化图卷积的医学文本分类方法，属于文本分类和自然语言处理技术领域。首先，文本预处理，即从数据集中的文本中构建词集。其次，文本扩展，即采用基于知识图谱的文本扩展方法对词集Si进行扩展。然后，根据扩展词集构建文本‑词语异构图。最后，对文本‑词语异构图节点进行分类，获得文本分类结果。该文本扩展方法的特点是利用最小斯坦纳树建模来扩展文本，捕获文本的隐含语义信息，从而解决医学短文本语义稀疏的问题。通过文本‑词语异构图挖掘词语和文本的相关性，基于自注意力机制的多头池化图卷积
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116975282 A
(43)申请公布日 2023.10.31
(21)申请号 202310787599.7
(22)申请日 2023.06.29
(71)申请人 北京理工大学
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