[发明专利]一种基于知识图谱的异常信息文本分类方法在审
| 申请号： | 201810443976.4 | 申请日： | 2018-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN108595708A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 张日崇;马宏远;王飞;杜翠兰;王玥;赵晓航;怀进鹏 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003 | 代理人： | 尹振启 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于知识图谱的异常信息文本分类方法，首先构建领域知识图谱，构建出基于所述领域知识图谱的实体识别和实体链接，然后构建文本特征表示向量vtext和实体特征表示向量vent，最后将文本特征表示向量与实体特征表示向量拼接得到融入了知识特征的新的文本表示向量vmerge，对所述新的文本表示向量进行分类训练，得到最终的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 向量 图谱 构建 文本特征表示 领域知识 实体特征 文本表示 文本分类 异常信息 分类结果 实体识别 知识特征 链接 拼接 分类 融入 | ||
【主权项】：
1.一种基于知识图谱的异常信息文本分类方法，其特征在于，首先构建领域知识图谱，构建出基于所述领域知识图谱的实体识别和实体链接，然后构建文本特征表示向量vtext和实体特征表示向量vent，最后将文本特征表示向量与实体特征表示向量拼接得到融入了知识特征的新的文本表示向量vmerge，对所述新的文本表示向量进行分类训练，得到最终的分类结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京航空航天大学;国家计算机网络与信息安全管理中心，未经北京航空航天大学;国家计算机网络与信息安全管理中心许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810443976.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：信息管理方法及服务端
- 下一篇：基于区块链的音乐原创性分析方法和装置
