[发明专利]一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统有效
| 申请号： | 202110249307.5 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN113095361B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 郑庆华;肖天安;田锋;梁曦;武云封;张玲玲;魏笔凡 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/22;G06N3/0499;G06N3/042 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统，通过解析半结构化数据获得两个学习对象间的关系和学习对象的初始属性集合，将初始属性集合中所有属性的概率值进行迭代传播，利用学习对象所对应的属性词进行相关性操作得到两个属性词的注意力权重，解决远程监督带来的噪声问题，用图神经网络来捕获学习对象属性间关联的整体和局部结构，基于图匹配网络进行学习对象的结构间对齐，将学习对象的属性重要性计算转化为在属性关联上的中心度计算问题，采用属性节点中心度来实现可对比学习对象识别方法，实现非结构化的文本进行知识点和属性抽取，提高非结构化的文本学习对象的快速识别，为学习者提供一种可对比的学习对象生成结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 匹配 网络 对比 学习 对象 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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