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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于圖網絡的事件分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117216630B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311113902.1，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于圖網絡的事件分析方法是由羅光春;許毅;盧國明;詹思瑜;趙俊成;賀學萬設計研發完成，并于2023-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖網絡的事件分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖網絡的事件分析方法，屬于自然語言處理技術領域。該方法包括訓練過程和預測過程；在訓練過程中，首先獲取結構化的文本樣本；接著通過異質信息網絡組織文本樣本，對文本樣本進行元路徑相似度計算，利用異質圖網絡對文本節點進行表示學習；再使用基于多頭注意力機制網絡獲取各文本樣本對應的標簽和情感極性；最后使用梯度下降法，監督優化元路徑權重、異質圖網絡信息聚合法和基于多頭注意力機制網絡的參數；在預測過程中，將處理好的數據輸入情感分析模型，得到對應的語義特征及情感極性，最后使用事件分析模型將輸入的文本數據進行分類及情感極性分析。本發明通過圖網絡和文本向量兩種方式，從多角度剖析了文本中可能潛在的事件信息，相對于傳統方法更具有準確性。

本發明授權一種基于圖網絡的事件分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖網絡的事件分析方法，其特征在于，包括以下步驟： A、訓練情感分析模型和事件分類模型： A1、獲取社交媒體的文本數據并進行預處理，得到文本樣本；所述文本數據包括文本本身數據以及文本發布者數據，所述預處理包括數據清洗與分詞、命名實體識別； A2、獲取社交媒體的圖片數據，采用深度卷積神經網絡從所述圖片數據中提取出圖片特征，然后采用多頭注意力機制解碼器將所述圖片特征轉換為文本樣本； A3、步驟A1和A2得到的文本樣本組織成異質信息網絡；采用元路徑分析法計算異質信息網絡中各節點的元路徑相似度，得到整個異質信息網絡的元路徑相似度矩陣；使用異質圖網絡信息聚合法對異質信息網絡進行表示學習，得到該異質信息網絡對應的異質圖網絡； A4、使用基于多頭注意力機制網絡的情感分析模型，獲取各文本樣本對應的標簽和情感極性； A5、使用梯度下降法，利用各文本樣本對應的標簽和情感極性，監督優化所述元路徑分析法的元路徑權重、異質圖網絡信息聚合法的參數，以及基于多頭注意力機制網絡的參數，獲得訓練好的情感分析模型、以及基于元路徑相似度矩陣和異質圖網絡的事件分類模型； B、預測過程： B1、將待預測文本數據和待測圖片數據處理得到待預測文本樣本； B2、通過訓練好的情感分析模型對待預測文本樣本進行特征提取，獲得待預測文本樣本的語義特征和情感極性； B3、通過事件分類模型對步驟B2獲得的語義特征和情感極性進行分類和情感極性分析，獲得待預測文本數據和待預測圖片數據中包含的事件； 步驟A3中，使用異質圖網絡信息聚合法對異質信息網絡進行表示學習，得到該異質信息網絡對應的異質圖網絡的方式為： 首先是使用BiLSTM進行采樣： 其中，f1v表示節點v的采樣樣本；從節點v∈V中提取異構內容Cv，通過神經網絡將其編碼成固定大小的嵌入向量xi； 接下來聚合節點鄰居信息，分別對同類型節點和多類型間進行聚合； 對于同類型節點聚合： 其中，v′表示節點v的同類型節點，f1v′表示節點v′的采樣樣本，Ntv表示與節點v的同類型節點的集合，是其他類型節點t對節點v的鄰居嵌入； 對于類型間聚合： 其中，表示不同類型節點的聚合矩陣，d表示輸出嵌入維度，αv,v、αv,t分別表示相同類型節點和不同類型節點的權重，OV表示與節點t的集合。

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