| 基于图卷积网络的重大事件趋势预测 |
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| 引用本文： | 耿小航,彭冬亮,张震,谷雨.基于图卷积网络的重大事件趋势预测[J].计算机工程与设计,2021,42(11):3196-3203. |
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| 作者姓名： | 耿小航 彭冬亮 张震 谷雨 |
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| 作者单位： | 杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室,浙江杭州310018 |
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| 摘 要： | 针对基于公开新闻数据的重大事件趋势预测研究在文本特征提取上语义理解不足问题,提出基于图卷积网络的重大事件趋势预测方法.利用结构化事件信息构建以事件为中心的语义关联图;按时间片粒度分割出局部事件语义关联图,利用预训练词向量对节点文本初始化特征表示;将带有节点特征的局部事件语义关联图输入图卷积网络,聚合节点邻域信息计算图特征表示并输入到分类器,训练预测模型并输出预测结果.以朝鲜核行为趋势预测问题验证所提出方法的有效性,对测试集(2017年3月～2018年3月)预测准确率达到76.92％,全时间段预测准确率为89.58％.预测结果表明,该方法增强了对文本的语义理解,预测精度优于基于专家知识构建特征的方法.
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| 关 键 词： | 重大事件 趋势预测 图卷积网络 事件语义关联图 结构化事件数据 |
Major event trend prediction based on graph convolution network |
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| GENG Xiao-hang,PENG Dong-liang,ZHANG Zhen,GU Yu.Major event trend prediction based on graph convolution network[J].Computer Engineering and Design,2021,42(11):3196-3203. |
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| Authors: | GENG Xiao-hang PENG Dong-liang ZHANG Zhen GU Yu |
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