[发明专利]一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法有效
| 申请号： | 202110406469.5 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113076422B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 林绅文;贺敏;毛洪亮;崔佳;徐小磊;王秀文;杨菁林 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人： | 王顺荣 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及社交事件检测技术领域，且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法，包括以下步骤：S1：提取消息，将社交信息中的消息提取出来，然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点；S2：添加节点边，根据社交信息添加节点之间的边；S3：预训练阶段，使用图神经网络学习消息的表征，对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起，以获取更多的知识，能够应对持续的社交检测事件，并使用动态社交流扩展其知识，可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测，有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 神经网络 语种 社交 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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