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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明涉及智能文档管理系统技术领域，特别涉及结合标签关联图聚类和文本结构图注意力的合同分类方法，解决现有技术中的合同内部复杂的结构信息和标签之间的关联性，限制了分类精度和泛化能力的技术问题，包括：标签语义隐空间学习过程、合同特征提取过程、排序输出预测过程，本方法构建了基于标签共现的标签语义关联图，并通过图卷积神经网络与注意力机制相结合的方式，再通过谱聚类对标签簇之间的关联性进行了深入挖掘和量化表达，有效增强了模型对合同类别判断的语义理解能力；在处理合同文本时，通过预训练模型获得其语义特征，同时采用注意力机制融合标签关联图节点与合同标题的语义特征，有效减少了信息冗余并保留了文本结构信息的完整性。
主权项：1.结合标签关联图聚类和文本结构图注意力的合同分类方法，其特征在于，包括：步骤一,标签语义隐空间学习过程；所述标签语义隐空间学习过程通过标签语义隐空间学习模块执行，所述标签语义隐空间学习模块执行的方式为：通过已有标签的共现情况构建标签共现图，再通过图嵌入后进行谱聚类，学习到标签隐空间语义；步骤二，合同特征提取过程；所述合同特征提取过程通过合同特征提取模块执行，所述合同特征提取模块的工作过程为：从合同标题与标签进行交叉注意力操作获取标题与标签关联语义信息；对所述合同的正文采取将预训练模型语义提取和基于规则的结构化条款图通过GAT进行图嵌入，获得的两个特征再通过注意力机制进行特征融合，以得到合同整体的语义；以及对所述的标题-标签关联语义信息和文本-结构联合语义通过自注意力机制得到合同的融合特征；步骤三，排序输出预测过程；所述排序输出预测过程由排序输出预测模块执行，所述排序输出预测模块的工作方式为：结合标签隐空间语义和合同特征工程模块得到的标题与标签的融合特征和结构信息联合内容的融合，通过多层网络及残差连接输出最终的合同类别预测排序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 结合标签关联图聚类和文本结构图注意力的合同分类方法
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