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申请/专利权人：北京语言大学
摘要：本发明涉及姓名消歧技术领域，特别是指一种基于关系图卷积神经网络的中文作者姓名消歧方法及装置，方法包括：根据预设节点特征定义和节点关系定义，使用样本数据集构建样本作者图结构，输入初始关系图卷积神经网络模型，得到预测作者嵌入表示，根据聚类算法，得到预测作者聚类簇；根据预测作者聚类簇和作者真实标签，得到训练后的关系图卷积神经网络模型；获取待消歧数据，使用待消歧数据构建待消歧作者图结构；将待消歧作者图结构输入到训练后的关系图卷积神经网络模型，生成作者嵌入表示；将作者嵌入表示作为聚类的输入，确定作者聚类簇；根据作者聚类簇，确定作者识别结果。采用本发明，可以进行通用、快捷且准确的中文作者姓名消歧操作。
主权项：1.一种基于关系图卷积神经网络的中文作者姓名消歧方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待处理的样本数据集；S2、根据预设的节点特征定义和节点关系定义，使用所述样本数据集构建样本作者图结构；S3、将样本作者图结构输入初始关系图卷积神经网络模型，得到预测作者嵌入表示；S4、将所述预测作者嵌入表示输入聚类算法，得到预测作者聚类簇；S5、根据预测作者聚类簇和样本数据集中的作者真实标签，对初始关系图卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的关系图卷积神经网络模型；S6、获取待消歧数据，根据预设的节点特征定义和节点关系定义，使用所述待消歧数据构建待消歧作者图结构；S7、将待消歧作者图结构输入到训练后的关系图卷积神经网络模型，生成作者嵌入表示；S8、将所述作者嵌入表示作为聚类的输入，确定作者聚类簇；S9、根据所述作者聚类簇，确定作者识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京语言大学 基于关系图卷积神经网络的中文作者姓名消歧方法及装置
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