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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利一种基于图卷积网络的多标签文本分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114020920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111418020.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于图卷积网络的多标签文本分类方法是由吴宪泽;张伟楠;俞勇;刘胜利设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络的多标签文本分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的多标签文本分类方法，涉及自然语言处理领域。包括以下步骤：通过文本编码器提取待分类文本的文本语义向量；建立以类别标签为节点的图G；将图G输入图卷积网络，得到每个类别标签的节点表示向量；将类别标签的节点表示向量与额外定义的类别表达向量结合，得到分类层融合权重；将文本语义向量输入分类层，根据分类层融合权重，对文本进行类别预测。该方法可以在各种文本体裁的多标签文本分类中提升模型的性能，并且能与BERT、Elmo等强大的预训练文本特征提取器结合，可以用于实际多标签文本分类系统中，提升分类效果。

本发明授权一种基于图卷积网络的多标签文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的多标签文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过文本编码器提取待分类文本的文本语义向量h；步骤2、建立以类别标签为节点的图G；步骤3、将所述图G输入图卷积网络，得到每个所述类别标签的节点表示向量；步骤4、将所述类别标签的所述节点表示向量与额外定义的类别表达向量结合，得到分类层融合权重；步骤5、将所述文本语义向量输入分类层，根据所述步骤4得到的所述分类层融合权重，对文本进行类别预测；在所述步骤4中，对于某个类别标签Li，其分类层融合权重li由类别标签的所述节点表示向量与所述类别表达向量通过融合机制融合得到；所述融合机制包括步骤4.1通过带sigmoid激活函数的线性层F得到[0,1]之间的标量α，表示融合后节点表示向量的比例 步骤4.2、利用以下公式计算得到所述分类层融合权重li

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