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申请/专利权人：四川省计算机研究院
摘要：本发明提供一种一阶逻辑中基于树分支图神经网络的前提选择方法，包括如下步骤：S1：构造基于treelet的图神经网络模型的步骤；以及S2：使用基于treelet图神经网络的分类模型，对前提进行分类的步骤。该一方法在构造基于treelet的图神经网络中，通过将treelet信息加入到消息传递中，保留了一阶逻辑公式内部的顺序信息，可以得到逻辑公式更好的图表示。同时，在分类模块中使用Adam优化器并根据训练集上的损失自动调整学习率。为凸显逻辑公式内部的顺序信息的重要性，在消息聚合部分，仅采用信息叠加的方式做节点更新。实验结果也证明了本发明在前提选择任务中的优越性。
主权项：1.一种一阶逻辑中基于树分支图神经网络的前提选择方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构造基于treelet的图神经网络模型的步骤；以及S2：使用基于treelet图神经网络的分类模型，对前提进行分类的步骤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省计算机研究院 一阶逻辑中基于树分支图神经网络的前提选择方法
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