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！

龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于图注意网络的灾难信息过滤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：CN114428914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210102364.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于图注意网络的灾难信息过滤方法及系统是由何梦雨;冯瑞设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意网络的灾难信息过滤方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图注意网络的灾难信息过滤方法，具有这样的特征，使用图注意网络理解帖子的单词和相应信息类型之间的相关性，过滤得到可执行的信息，包括以下步骤：步骤1，对数据集中的帖子进行预处理，得到预处理后的数据；步骤2，搭建信息过滤网络模型；步骤3，把预处理后的数据输入信息过滤网络模型中进行训练，得到训练完成的信息过滤网络模型；步骤4，将待分类的帖子输入训练完成的信息过滤网络模型，得到分类结果。其中，信息过滤网络包括BERT编码器、图注意网络以及关系网络。本发明还公开了一种基于图注意网络的灾难信息过滤系统，包括预处理部和信息过滤部。

本发明授权一种基于图注意网络的灾难信息过滤方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意网络的灾难信息过滤方法，其特征在于，使用图注意网络理解帖子的单词和相应信息类型之间的相关性，过滤得到可执行的信息，包括如下步骤： 步骤1，对数据集中的帖子进行预处理，得到预处理后的数据，其中，对所述帖子的开头增加一个标记，并在所述帖子的每句话之后加入一个标记作为句子边界的指示，每个所述标记被划分为三种嵌入，分别为标记、分割和位置嵌入； 步骤2，搭建信息过滤网络模型，其中，所述信息过滤网络包括BERT编码器、图注意网络以及关系网络，所述BERT编码器将所述三种嵌入相加求和为单个低维向量，该向量捕获所述帖子的语义；所述图注意网络根据相邻节点的相对重要性来学习节点间的结构信息，然后提取学习过的标签表示，并将其与所述帖子的所述向量连接起来，作为所述关系网络的输入；所述关系网络使用可学习的距离度量、用监督学习方式学习所述帖子的所述向量和标签向量之间的相似性度量； 步骤3，把所述预处理后的数据输入所述信息过滤网络模型中进行训练，得到训练完成的信息过滤网络模型； 步骤4，将待分类的帖子输入所述训练完成的信息过滤网络模型，得到与所述帖子相关的一组标签作为分类结果。

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复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；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”。