[发明专利]一种学者学术标签标注方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种学者学术标签标注方法，其特征在于，包括：

采用预设的多个筛选规则，从每种数据源中筛选出待标注学者的多个代表性数据；

将所有的所述代表性数据输入标签模型中，对每个所述代表性数据分别进行特征提取并对提取到的多个特征进行融合，输出所述待标注学者的学术标签；

所述标签模型包括：

输入层，用于输入所有的所述代表性数据；

文本向量层，用于对输入的每个所述代表性数据分别进行编码，生成对应的文本向量；

局部注意力层，用于利用局部注意力机制对每个所述文本向量进行特征提取，生成对应的局部注意力向量；

全局注意力层，用于对所有的局部注意力向量进行拼接并利用全局注意力机制进行特征提取，生成全局注意力向量；

特征提取层，用于对所述全局注意力向量进行特征提取，得到深度提取特征；

标签分类层，用于对所述深度提取特征进行分类计算，得到各深度提取特征的概率值；

输出层，用于根据各深度提取特征的概率值计算对应的标签并输出。

2.如权利要求1所述的学者学术标签标注方法，其特征在于，所述数据包括论文、专利、科研项目和关键词。

3.如权利要求1所述的学者学术标签标注方法，其特征在于，所述对每个所述代表性数据分别进行特征提取，具体为：对每个所述代表性数据并行进行特征提取。

4.如权利要求1所述的学者学术标签标注方法，其特征在于，所述对输入的每个所述代表性数据分别进行编码，具体为，对输入的每个所述代表性数据并行进行编码。

5.如权利要求1所述的学者学术标签标注方法，其特征在于，所述利用局部注意力机制对每个所述文本向量进行特征提取，生成对应的局部注意力向量，包括：

利用局部注意力机制对文本向量中的每个维度按照对所属文本重要程度进行计算；

将计算结果进行线性变换生成局部注意力向量。

6.如权利要求1所述的学者学术标签标注方法，其特征在于，对所有的局部注意力向量进行拼接并利用全局注意力机制进行特征提取，生成全局注意力向量，包括：

将所有的局部注意力向量进行拼接形成组合向量；

利用全局注意力机制计算各文本向量与组合向量的重要程度的比例；

按照得到的比例对各文本向量进行缩放，得到全局注意力向量。

7.一种学者学术标签标注装置，其特征在于，包括：

数据筛选模块，用于采用预设的多个筛选规则，从每种数据源中筛选出待标注学者的多个代表性数据；

学术标签生成模块，用于将所有的所述代表性数据输入标签模型中，对每个所述代表性数据分别进行特征提取并对提取到的多个特征进行融合，输出所述待标注学者的学术标签；其中，所述标签模型包括：

输入层，用于输入所有的所述代表性数据；

文本向量层，用于对输入的每个所述代表性数据分别进行编码，生成对应的文本向量；

局部注意力层，用于利用局部注意力机制对每个所述文本向量进行特征提取，生成对应的局部注意力向量；

全局注意力层，用于对所有的局部注意力向量进行拼接并利用全局注意力机制进行特征提取，生成全局注意力向量；

特征提取层，用于对所述全局注意力向量进行特征提取，得到深度提取特征；

标签分类层，用于对所述深度提取特征进行分类计算，得到各深度提取特征的概率值；

输出层，用于根据各深度提取特征的概率值计算对应的标签并输出。

8.一种存储器，其特征在于，存储有多条指令，所述指令用于实现如权利要求1-6任一项所述的方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行如权利要求1-6任一项所述的方法。