买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉济南泉方科技有限公司申请的专利基于LSTM神经网络和知识图谱的文本关联分析方法及系统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：CN120218076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510267108.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于LSTM神经网络和知识图谱的文本关联分析方法及系统是由贾新志设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM神经网络和知识图谱的文本关联分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LSTM神经网络和知识图谱的文本关联分析方法及系统，属于文本分析技术领域，其方法具体包括：从文献数据库中收集文本主题的文本数据，对收集的文本主题文本数据进行预处理，通过LSTM网络对预处理后的文本主题文本数据进行学习，生成文本主题具有语义关联性的向量，构建文本主题知识图谱，并基于构建文本主题知识图谱对文本主题具有语义关联性的向量进行语义增强，基于LSTM神经网络和知识图谱的输出，对文本主题进行分类和分析；本发明通过模型分析，能够进行更高层次的推理，进行精确分类，还能够通过文本间的关系挖掘潜在的交叉文本领域。

本发明授权基于LSTM神经网络和知识图谱的文本关联分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM神经网络和知识图谱的文本关联分析方法，其特征在于，包括： 从文献数据库中收集文本主题的文本数据； 对收集的文本主题的文本数据进行预处理； 通过LSTM神经网络对预处理后的文本主题的文本数据进行学习，生成文本主题具有语义关联性的向量，包括：使用预训练的词嵌入模型，将预处理后的文本主题的文本数据转换为文本主题词向量；将文本主题词向量输入至训练好的LSTM神经网络中，将多头注意力机制的输出向量、LSTM神经网络在t时刻的输出向量和语义增强的输出向量进行向量拼接或加权求和，得到文本主题具有语义关联性的向量；所述语义增强的输出向量通过引入外部语义嵌入与LSTM在t时刻的隐藏状态进行线性加权融合得到； 构建文本主题知识图谱KG，表示为：，其中，E表示实体集，G表示关系集，J表示图结构； 对文本主题知识图谱中的任意节点，利用图卷积神经网络增强节点的表达能力，具体为：从文本主题知识图谱KG中任意节点和所述任意节点的邻居节点出发，记录通过奖励函数决定的k次跳跃到达的所有节点，结合所述任意节点的邻居节点在第k层的语义关联性向量，更新所述任意节点在k+1层的嵌入表示，具体公式为： ， 其中，表示节点v在第k+1层的嵌入表示，表示激活函数，表示节点u在第k层的嵌入表示，表示节点v的邻居节点集合，表示从节点v出发，通过奖励函数决定的k次跳跃到达的所有节点，表示从节点u出发，通过奖励函数决定的k次跳跃到达的所有节点，Wk表示权重矩阵； 构建文本主题实体之间的上下文关系矩阵；所述上下文关系矩阵中的每个元素relsp,sq表示文本主题实体sp和文本主题实体sq之间的语义关系；所述语义关系基于文本主题知识图谱中文本主题实体之间的关联关系确定； 如果文本主题实体sp和文本主题实体sq在知识图谱中存在多种定义关系，基于不同关系的权重进行加权和计算，获得上下文关系矩阵元素relsp,sq的值； 基于LSTM神经网络和知识图谱的输出，对文本主题进行分类和分析，包括：利用支持向量机模型，根据LSTM神经网络和知识图谱的输出，对文本主题进行分类；对文本主题的分类结果进行分析，结合文本主题知识图谱中的实体和关系信息，对文本之间的关系进行推理，计算出交叉文本主题的概率，具体包括：基于文本主题实体的分类概率和文本主题实体之间的语义关系，计算交叉文本主题的概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南泉方科技有限公司，其通讯地址为：250013 山东省济南市历下区山大路157号1-905；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。