[发明专利]基于多模态图神经网络的语义分析方法、系统和存储介质有效
| 申请号： | 202110239109.0 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN113191154B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 李明;陈逸璇;黄昌勤;梁吉业 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 黎扬鹏 |
| 地址： | 321004 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态图神经网络的语义分析方法、系统和存储介质，方法包括：采集社交数据，社交数据包括用户数据和资源数据；根据社交数据构建多模态交互图；构建语义分析模型，语义分析模型包括门控注意力机制；采用语义分析模型分析多模态交互图的语义信息，并根据语义信息计算用户数据与资源数据交互的可能性。本发明通过先根据采集的社交数据构建多模态交互图，接着采用包括门控注意力机制的语义分析模型分析多模态交互图的语义信息，根据语义信息计算用户数据与资源数据交互的可能性，从而实现模态粒度的用户偏好识别，促进信息在不同模态交互图间的传递，提升语义分析结果的准确性和预测精度。本发明可应用于图神经网络技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态图 神经网络 语义 分析 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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