公开(公告)号：CN118410805B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410883010.8

申请日：2024-07-03

Applicant: 北京语言大学

Inventor： 黄月 ,  霍际同

IPC: G06F40/295 ,  G06F16/38 ,  G06F16/35 ,  G06F18/2321 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及姓名消歧技术领域，特别是指一种基于关系图卷积神经网络的中文作者姓名消歧方法及装置，方法包括：根据预设节点特征定义和节点关系定义，使用样本数据集构建样本作者图结构，输入初始关系图卷积神经网络模型，得到预测作者嵌入表示，根据聚类算法，得到预测作者聚类簇；根据预测作者聚类簇和作者真实标签，得到训练后的关系图卷积神经网络模型；获取待消歧数据，使用待消歧数据构建待消歧作者图结构；将待消歧作者图结构输入到训练后的关系图卷积神经网络模型，生成作者嵌入表示；将作者嵌入表示作为聚类的输入，确定作者聚类簇；根据作者聚类簇，确定作者识别结果。采用本发明，可以进行通用、快捷且准确的中文作者姓名消歧操作。

公开(公告)号：CN116610807B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310896254.5

申请日：2023-07-21

Applicant: 北京语言大学

Inventor： 黄月 ,  张昕

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F16/38 ,  G06F16/383 ,  G06F40/30 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及文本数据分析处理领域，特别是指一种基于异质图神经网络的知识结构识别方法及装置，方法包括：获取目标论文相同领域的文献数据，根据文献数据，构建结合多种节点类型以及多种边关系的异质图；将异质图输入改进的HetGNN模型，得到异质图中文献节点的嵌入表示；对文献节点的嵌入表示进行聚类，根据聚类结果确定目标论文的相关信息；根据目标论文的相关信息，确定目标论文对应的知识结构。这样，基于预设的四种类型节点和五种类型的边构建异质图，能够更有效地捕获文献数据中的复杂关系，通过对异质图进行分析聚类，可以更有效地识别知识结构，这样构建的知识结构更具有表征性。

公开(公告)号：CN116610807A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310896254.5

申请日：2023-07-21

Applicant: 北京语言大学

Inventor： 黄月 ,  张昕

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F16/38 ,  G06F16/383 ,  G06F40/30 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及文本数据分析处理领域，特别是指一种基于异质图神经网络的知识结构识别方法及装置，方法包括：获取目标论文相同领域的文献数据，根据文献数据，构建结合多种节点类型以及多种边关系的异质图；将异质图输入改进的HetGNN模型，得到异质图中文献节点的嵌入表示；对文献节点的嵌入表示进行聚类，根据聚类结果确定目标论文的相关信息；根据目标论文的相关信息，确定目标论文对应的知识结构。这样，基于预设的四种类型节点和五种类型的边构建异质图，能够更有效地捕获文献数据中的复杂关系，通过对异质图进行分析聚类，可以更有效地识别知识结构，这样构建的知识结构更具有表征性。

公开(公告)号：CN118410805A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410883010.8

申请日：2024-07-03

Applicant: 北京语言大学

Inventor： 黄月 ,  霍际同

IPC: G06F40/295 ,  G06F16/38 ,  G06F16/35 ,  G06F18/2321 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及姓名消歧技术领域，特别是指一种基于关系图卷积神经网络的中文作者姓名消歧方法及装置，方法包括：根据预设节点特征定义和节点关系定义，使用样本数据集构建样本作者图结构，输入初始关系图卷积神经网络模型，得到预测作者嵌入表示，根据聚类算法，得到预测作者聚类簇；根据预测作者聚类簇和作者真实标签，得到训练后的关系图卷积神经网络模型；获取待消歧数据，使用待消歧数据构建待消歧作者图结构；将待消歧作者图结构输入到训练后的关系图卷积神经网络模型，生成作者嵌入表示；将作者嵌入表示作为聚类的输入，确定作者聚类簇；根据作者聚类簇，确定作者识别结果。采用本发明，可以进行通用、快捷且准确的中文作者姓名消歧操作。