[发明专利]事件知识图谱预测群体性事件的方法有效
| 申请号： | 202011043065.6 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112328801B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 潘磊;代翔;崔莹;廖泓舟;刘鑫;丁洪丽 | 申请（专利权）人： | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 成飞(集团)公司专利中心 51121 | 代理人： | 郭纯武 |
| 地址： | 610036 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种事件知识图谱预测群体性事件的方法，涉及事件知识图谱挖掘与应用技术。本发明通过下述技术方案予以实现：分预测模型训练和实时预测两个阶段；预测模型训练阶段以历史结构化事件数据为输入数据构建历史事件图谱，采用图嵌入网络学习事件图谱的向量化表示，进而基于深度神经网络建立的分类网络模型来预测事件是否发生；实时预测阶段以实时的结构化事件数据为输入数据构建实时事件图谱，作为已训练完成的事件预测模型的输入数据，将实时事件数据构建的事件图谱输入事件预测模型，获取事件图谱的向量化表示，进而挖掘事件数据的深度语义信息，转化成一个事件发生和不发生的二分类问题，将概率最大的结果作为事件是否发生的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 事件 知识 图谱 预测 群体性 方法 | ||
【主权项】：
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