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申请/专利权人：江苏海洋大学
摘要：本发明是一种融合动态时间信息的事件预测方法，涉及事件预测技术领域。该方法利用word2vec进行节点编码后的事件图输入到GAT模型中获得每个时间点的事件特征，获得事件语义信息；再利用获得的各个时间点的特征构成时间序列输入到多头注意力机制和LSTM中获得动态时间特征。本发明方法综合考虑了事件的语义信息和动态时间信息，利用GAT模型获得事件语义信息后，利用多头注意力机制和LSTM获得动态时间信息，将最后时刻的事件信息输入到最后的GAT模型中，GAT的输出经过线性层后输出最后突发事件是否会发生的概率，更合理地利用GAT模型获得事件语义信息和多头注意力机制结合LSTM获得动态时间信息的相关理论，更合适于事件预测领域。
主权项：1.一种融合动态时间信息的事件预测方法，其特征在于，其具体步骤如下：A、利用word2vec进行节点编码后的事件图输入到GAT模型中获得每个时间点的事件特征，获得事件语义信息；B、利用获得的各个时间点的特征构成时间序列输入到多头注意力机制和LSTM中获得动态时间特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏海洋大学 一种融合动态时间信息的事件预测方法
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