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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于异质图神经网络的新闻立场判别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：CN115358287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210831737.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于异质图神经网络的新闻立场判别方法及系统是由刘琰;任延泽;刘楝;陈静;吕鹏;刘巾扬设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异质图神经网络的新闻立场判别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于异质图神经网络的新闻立场判别方法及系统，该方法包括：步骤1：使用命名实体识别技术和LDA主题模型抽取新闻中的实体和主题信息，并与句子关联建立异质图；步骤2：通过异质图神经网络处理构建的异质图，得到异质图中所有节点的特征向量；步骤3：对异质图神经网络输出的所有节点的特征向量进行融合以对新闻的立场倾向性进行综合判别。本发明能够结合新闻中重要的元素信息以及之间的结构关系对新闻的立场倾向性进行综合判断，有较高的判别准确率。

本发明授权基于异质图神经网络的新闻立场判别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异质图神经网络的新闻立场判别方法，其特征在于，包括： 步骤1：使用命名实体识别技术和LDA主题模型抽取新闻中的实体和主题信息，并与句子关联建立异质图； 步骤2：通过异质图神经网络处理构建的异质图，得到异质图中所有节点的特征向量； 步骤3：对异质图神经网络输出的所有节点的特征向量进行融合以对新闻的立场倾向性进行综合判别； 所述步骤2中，通过异质图神经网络中各变换矩阵将异质图中各节点投影到一个隐式的公共空间中；变换矩阵按照如下方式计算： 1 其中表示异质图神经网络中第层异质卷积的变换矩阵；表示激活函数；表示类型节点在第层异质卷积的转移矩阵；表示类型节点的注意力转移矩阵，其中行代表所有的节点，列对应类型节点下其邻居节点，矩阵中行，列的值计算方式为： 2 其中，中为注意力向量，为类型节点的注意力权重，和分别表示当前节点的向量和其邻近节点的向量，表示采用Softmax函数跨节点的邻近节点进行归一化； 3 其中，表示采用Softmax函数跨所有类型进行归一化，是在类型下的注意力权重，是当前节点的嵌入表示，是类型下的所有邻居节点向量的权重之和。

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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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”。

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