一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法

    公开(公告)号:CN113076422B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202110406469.5

    申请日:2021-04-15

    Abstract: 本发明涉及社交事件检测技术领域,且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法,包括以下步骤:S1:提取消息,将社交信息中的消息提取出来,然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点;S2:添加节点边,根据社交信息添加节点之间的边;S3:预训练阶段,使用图神经网络学习消息的表征,对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起,以获取更多的知识,能够应对持续的社交检测事件,并使用动态社交流扩展其知识,可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测,有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。

    一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法

    公开(公告)号:CN113076422A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110406469.5

    申请日:2021-04-15

    Abstract: 本发明涉及社交事件检测技术领域,且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法,包括以下步骤:S1:提取消息,将社交信息中的消息提取出来,然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点;S2:添加节点边,根据社交信息添加节点之间的边;S3:预训练阶段,使用图神经网络学习消息的表征,对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起,以获取更多的知识,能够应对持续的社交检测事件,并使用动态社交流扩展其知识,可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测,有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。

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