基本信息:
- 专利标题： 一种基于GNN的COVID-19科学文献细粒度分类方法
- 申请号：CN202011313700.8 申请日：2020-11-20
- 公开(公告)号：CN112380345A 公开(公告)日：2021-02-19
- 发明人： 杨帅 , 王小红 , 赵志刚 , 窦方坤 , 曹皓伟 , 潘景山 , 魏志强
- 申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
- 申请人地址： 山东省济南市历下区科院路19号山东省计算中心
- 专利权人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
- 当前专利权人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
- 当前专利权人地址： 山东省济南市历下区科院路19号山东省计算中心
- 代理机构： 北京华际知识产权代理有限公司
- 代理人： 褚庆森
- 主分类号： G06F16/35
- IPC分类号： G06F16/35 ; G06F16/36 ; G06F40/232 ; G06F40/258 ; G06F40/284 ; G06F40/289
摘要：
本发明的基于GNN的COVID‑19科学文献细粒度分类方法，包括：a).COVID‑19科学文献知识图谱的构建；a‑1).知识类别的划分；a‑2).科学文献中实体设计；a‑3).科学文献中关系设计；a‑4).构建COVID‑19科学文献知识图谱；b).西药治疗知识图谱构建；c).中药治疗知识图谱构建；d).构建图神经网络模型；e).文本分类。本发明的基于GNN的COVID‑19科学文献细粒度分类方法，为医学工作者在海量的（通常大于1万篇）有关COVID‑19科学文献中快速查找到自己所需的知识类别文献，提供了一种行之有效的筛选和分类方法，有益效果显著，适于应用推广。
公开/授权文献:
- CN112380345B 一种基于GNN的COVID-19科学文献细粒度分类方法 公开/授权日：2022-03-29