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龙图腾网获悉北京印刷学院申请的专利基于多维度异构图表示与匹配的新闻事件检测方法及装置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：CN119272859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411146029.0，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于多维度异构图表示与匹配的新闻事件检测方法及装置是由肖克晶;冉广煜设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度异构图表示与匹配的新闻事件检测方法及装置在说明书摘要公布了：基于多维度异构图表示与匹配的新闻事件检测方法及装置，解决新闻数据多种属性统一建模和嵌入问题，解决图结构之间难以匹配以及新闻相似度计算问题，解决基于图的新闻事件检测无法建模事件随时间动态变化，以及无法识别关联事件的问题，解决基于图的新闻事件检测效率低的问题，可以在不同领域准确地检测新闻事件。方法包括：1抽取新闻数据的主要特征，视为节点信息，构建新闻多维度异构图；2对新闻多维度异构图嵌入值进行学习，逐步迭代训练，生成最优模型参数；3使用图神经网络，对新闻多维度异构图进行匹配，计算新闻之间的匹配分数；4为新闻数据创建动态图模型，用滑动时间窗口覆盖的时间间隔内的子图，动态检测新闻事件。

本发明授权基于多维度异构图表示与匹配的新闻事件检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多维度异构图表示与匹配的新闻事件检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 1抽取新闻数据的主要特征，其包括主题特征、时间特征、地理位置特征，并将其视为节点信息，构建新闻多维度异构图，输入部分为训练数据集； 2对所建立的新闻多维度异构图进行嵌入值的学习，通过逐步迭代训练，最终生成最优模型参数； 3使用图神经网络，对所构建的新闻多维度异构图进行匹配，计算新闻之间的匹配分数； 4对新闻事件进行动态检测，首先为新闻数据创建动态图模型，然后用滑动时间窗口覆盖的时间间隔内的子图，独立地检测事件； 所述步骤1包括以下分步骤： 1.1对新闻的主题特征进行抽取，使用LDA主题模型对每一篇新闻文本进行主题抽取，得到主题集合T＝{t1，t2，…tn}，对于每一个主题ti∈T，使用Bert预训练模型将其表示为k维向量，对于每一篇新闻，选择概率最大的主题作为新闻的主题特征； 1.2对新闻的时间特征进行抽取，将数据集中的新闻发布时间按先后顺序划分为k个时间片段，每一个时间片段是固定长度的，将每一个片段分配一个[1,k]中的唯一索引，对于一条新闻，根据其时间戳，使用哈希索引将其映射到相应的时间片段上，并使用one-hot将其时间特征编码为k维向量； 1.3对新闻的地理位置特征进行抽取，使用命名实体识别方法BiLSTM+CRF，识别出每条新闻中的地理位置名称，并使用Bert预训练模型将地理位置名称表示为k维词向量，作为地理位置特征； 1.4构建新闻多维度异构图，将多种特征视为多维度异构图的节点，以新闻事件标签为中心，以主题特征、时间特征、地理位置特征分别作为关联节点，建立新闻多维度异构图。

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