一种基于子图特征重构与多模态融合的相似事件分析方法
申请号:CN202510658936
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120561605A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及事件分析技术领域,公开了一种基于子图特征重构与多模态融合的相似事件分析方法,包括根据事件文本数据生成事件知识图谱,计算事件知识图谱的扩展Jaccard相似度,通过自适应阈值筛选关联事件节点对并添加隐边,生成重构后的隐性事件知识图谱;对事件知识图谱执行全局双向广度优先搜索,获取候选扩展事件节点集合,通过注意力权重和语义匹配得分动态筛选扩展事件节点,并基于路径重要性评估合并扩展事件知识图谱;对事件知识图谱、隐性事件知识图谱和扩展事件知识图谱通过图卷积网络生成多粒度嵌入特征;对多粒度嵌入特征进行加权聚合,通过神经张量网络进行高阶交互,经多层感知机降维输出事件相似度分数。本发明实现事件相似度的精准计算。
技术关键词
事件分析方法
图谱
节点
广度优先搜索
嵌入特征
重构
注意力
语义
生成事件
多层感知机
邻居
桥接结构
网络
文本
关系
动态
超参数
数据
因子