[发明专利]一种图卷积网络增强的隐式篇章文本关系分类方法有效
| 申请号： | 202011445448.6 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112487189B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 钱铁云;郑浩杰;姜聪聪 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 齐晨涵 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图卷积网络增强的隐式篇章文本关系分类方法。该方法是一种从电子文本中进行隐式篇章关系分类的方法。首先，其引入了BERT预训练模型，提供了更高效的动态词向量表示，从而提高了篇章级别的整体表示；其次，该发明引入了图神经网络来建模句子之间的词级别的关系，能够更加准确地预测出句子对之间的隐式关系类型。该隐式篇章关系分类的方法采用图卷积网络增强的神经网络的技术，形成了一个更加直接、完整、端到端的隐式篇章关系分类模型，提高了关系分类任务的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图卷 网络 增强 篇章 文本 关系 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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