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龍圖騰網(wǎng)獲悉復(fù)旦大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于圖注意網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)難信息過(guò)濾方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114428914B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210102364.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9536；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖注意網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)難信息過(guò)濾方法及系統(tǒng)是由何夢(mèng)雨;馮瑞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于圖注意網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)難信息過(guò)濾方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖注意網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)難信息過(guò)濾方法，具有這樣的特征，使用圖注意網(wǎng)絡(luò)理解帖子的單詞和相應(yīng)信息類(lèi)型之間的相關(guān)性，過(guò)濾得到可執(zhí)行的信息，包括以下步驟：步驟1，對(duì)數(shù)據(jù)集中的帖子進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；步驟2，搭建信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型；步驟3，把預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型；步驟4，將待分類(lèi)的帖子輸入訓(xùn)練完成的信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型，得到分類(lèi)結(jié)果。其中，信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)包括BERT編碼器、圖注意網(wǎng)絡(luò)以及關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明還公開(kāi)了一種基于圖注意網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)難信息過(guò)濾系統(tǒng)，包括預(yù)處理部和信息過(guò)濾部。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖注意網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)難信息過(guò)濾方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于圖注意網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)難信息過(guò)濾方法，其特征在于，使用圖注意網(wǎng)絡(luò)理解帖子的單詞和相應(yīng)信息類(lèi)型之間的相關(guān)性，過(guò)濾得到可執(zhí)行的信息，包括如下步驟： 步驟1，對(duì)數(shù)據(jù)集中的帖子進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，其中，對(duì)所述帖子的開(kāi)頭增加一個(gè)標(biāo)記，并在所述帖子的每句話之后加入一個(gè)標(biāo)記作為句子邊界的指示，每個(gè)所述標(biāo)記被劃分為三種嵌入，分別為標(biāo)記、分割和位置嵌入； 步驟2，搭建信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)包括BERT編碼器、圖注意網(wǎng)絡(luò)以及關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，所述BERT編碼器將所述三種嵌入相加求和為單個(gè)低維向量，該向量捕獲所述帖子的語(yǔ)義；所述圖注意網(wǎng)絡(luò)根據(jù)相鄰節(jié)點(diǎn)的相對(duì)重要性來(lái)學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)間的結(jié)構(gòu)信息，然后提取學(xué)習(xí)過(guò)的標(biāo)簽表示，并將其與所述帖子的所述向量連接起來(lái)，作為所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的輸入；所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)使用可學(xué)習(xí)的距離度量、用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)所述帖子的所述向量和標(biāo)簽向量之間的相似性度量； 步驟3，把所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入所述信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型； 步驟4，將待分類(lèi)的帖子輸入所述訓(xùn)練完成的信息過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)模型，得到與所述帖子相關(guān)的一組標(biāo)簽作為分類(lèi)結(jié)果。

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