申请/专利权人：华南师范大学

申请日：2021-01-29

公开（公告）日：2023-12-26

公开（公告）号：CN112836518B

主分类号：G06F40/30

分类号：G06F40/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.26#授权;2021.06.11#实质审查的生效;2021.05.25#公开

摘要：本发明公开了一种名称歧义消除模型的处理方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：构建多篇文章的异构图；提取多篇文章的第一特征；根据所述异构图和所述第一特征，采用局部度量模型分离每个度量空间的特征，并对第一特征进行局部调整，得到第二特征；将所述第一特征和所述第二特征输入全局度量模型进行处理，生成全局度量空间；对所述全局度量空间进行全局调整嵌入，生成处理完的名称歧义消除模型本发明能够充分利用已标注数据的隐藏信息，以有效提高名称歧义消除结果的精度。本发明可广泛应用于大数据处理技术领域。

主权项：1.一种名称歧义消除模型的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多篇文章的异构图，所述异构图包括与文章相关主题连接图和与文章相似作者连接图；提取多篇文章的第一特征；根据所述异构图和所述第一特征，采用局部度量模型分离每个度量空间的特征，并对第一特征进行局部调整，得到第二特征，所述局部度量模型包括特征感知注意子模型、语义感知注意子模型和类感知注意子模型；将所述第一特征和所述第二特征输入全局度量模型进行处理，生成全局度量空间；对所述全局度量空间进行全局调整嵌入，生成处理完的名称歧义消除模型；其中，所述采用局部度量模型分离每个度量空间的特征，包括：采用所述特征感知注意子模型获取所述异构图中每个节点的邻居的重要性；采用所述语义感知注意子模型获取所述异构图中不同元路径的重要性；采用所述类感知注意子模型计算第一特征与文章标签的语义关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南师范大学 名称歧义消除模型的处理方法、系统和存储介质

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