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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种融合多特征图注意力机制的不良文本分类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：CN115827865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211557661.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种融合多特征图注意力机制的不良文本分类方法及系统是由彭闯;王丽娟;赵建强;陈诚;张辉极;韩名羲设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多特征图注意力机制的不良文本分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融合多特征图注意力机制的不良文本分类方法，该方法包括如下步骤：响应于对获取的文本数据进行预处理；将获取的文本数据进行进一步处理，以构建文本图；利用图注意力机制对所述文本图进行特征学习；进一步将图注意力机制嵌入到Transformer网络中进行并行处理获得输出，同时利用Bi_GRU神经网络进行并行处理获得输出；以及将MGTransformer与Bi_GRU的输出拼接，得到最终的文本分类结果。本发明针对社交媒体中不良文本的分类任务，通过从不良文本的特征和文本语义角度出发，结合图注意力机制、Transformer和Bi_GRU构建了一种短文本分类模型。该模型为深度学习在不良文本分类任务上的应用提供了一种新的思路，解决了深度学习模型在不良文本分类问题泛化性差、精度较低的问题。

本发明授权一种融合多特征图注意力机制的不良文本分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多特征图注意力机制的不良文本分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 响应于对获取的文本数据进行预处理； 将获取的文本数据进行进一步处理，以构建文本图； 利用图注意力机制对所述文本图进行特征学习； 进一步将图注意力机制嵌入到Transformer网络中进行并行处理获得输出，同时利用Bi_GRU神经网络进行并行处理获得输出；以及 将MGTransformer与Bi_GRU的输出拼接，得到最终的文本分类结果； 其中，所述将图注意力机制嵌入到Transformer网络中进行并行处理获得输出，具体包括： 第一层是对GAT进行并行操作的Transformer层：使用Transformer编码层部分，将Transformer编码层部分自注意力输入部分修改为GAT，实现多个GAT并行计算； ； 其中，n表示GAT模块的个数； 第二层为全连接层和激活层，保留Transformer中的残差连接和归一化操作，将归一化的结果接入一个Feedword层，由全连接层和relu激活函数组成，得到MGAT-Transformer的输出； ； 所述将MGTransformer与Bi_GRU的输出拼接，得到最终的文本分类结果，具体包括： 将MGTransformer的输出与Bi_GRU的输出进行横向拼接，得到最终的文本向量表示； 然后将得到的文本向量接入到一个全连接和log_softmax函数进行分类结果预测，得到最终的类别置信分数； 最后利用置信分数得到文本对应的分类标签，并记录每条文本的分类结果； ； 其中，，output值即为整个模型对输入文本预测的结果。

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