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申请/专利权人：中南大学
申请日：2024-05-17
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194990A
主分类号：G06N5/022
分类号：G06N5/022;G06F40/16;G06F40/30;G06N3/042;G06N3/0464;G06N5/025
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，具体公开了一种论文推荐方法、设备及介质，所述方法包括如下步骤：S1：训练学术预训练模型，得到映射网络，将外部知识库中文本数据传递到映射网络中，获取外部知识库的语义信息；S2：融合外部知识库的语义信息和时序知识图谱的动态演进信息，得到最终实体向量矩阵；S3：将最新时间戳知识图谱输入卷积网络中，得到实体的卷积向量，将卷积向量拼接成最终卷积输出，调用得分函数计算实体和关系之间的得分，基于最终实体向量矩阵和得分计算可能性向量，基于所述可能性向量完成论文推荐。优点是，本发明方法通过注入外部知识库的语义信息用来帮助模型完成推理，减少迭代次数，提高了论文推荐的准确率。
主权项：1.一种论文推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：训练学术预训练模型，得到映射网络，将外部知识库中文本数据传递到映射网络中，输出文本数据的实体向量表示和关系向量表示，所有的实体向量表示组成实体表示矩阵，所有的关系向量表示组成关系表示矩阵；S2：将实体表示矩阵和关系表示矩阵作为第一个时间戳知识图谱中的初始化表示，在初始化表示中融合时序知识图谱的动态演进信息，得到最终实体向量矩阵；S3：将最新时间戳知识图谱输入卷积网络中，得到实体的卷积向量，将卷积向量拼接成最终卷积输出，调用得分函数计算实体和关系之间的得分，基于最终实体向量矩阵和得分计算可能性向量，基于所述可能性向量完成论文推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种论文推荐方法、设备及介质
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