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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于图注意力网络的多维度信息融合用户立场检测方法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：CN116245110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211678006.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于图注意力网络的多维度信息融合用户立场检测方法是由陈兴蜀;朱鹏威;唐文佚;唐瑞;王海舟;王文贤;蒋术语设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力网络的多维度信息融合用户立场检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图注意力网络的多维度信息融合用户立场检测方法，包括以下步骤：对推文数据进行预处理，通过伪标签实现从用户标签到推文标签的转换，训练文本立场检测模型；筛选用户时序推文序列，通过立场检测模型得到向量表示，并通过双向GRU处理时序信息，得到用户言论信息特征；通过OCR技术识别头像中的文本，与用户个人简介拼接后通过多语言预训练模型嵌入得到用户档案信息特征；使用图注意力网络对用户多维度特征进行嵌入，得到包含邻居节点信息的用户节点表示。融合用户言论信息特征、档案信息特征和社交关系特征，从而实现用户立场的准确判定。本发明检测方法具有特征维度丰富、能够对“沉默用户”进行预测等优点。

本发明授权基于图注意力网络的多维度信息融合用户立场检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的多维度信息融合用户立场检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对推文数据进行预处理，采用公开的文本立场预测模型对全部推文信息进行预测，得到预测伪标签； 步骤2：构建文本立场检测模型，将所述预测伪标签与用户标签进行比较，标签一致的数据作为数据集，训练推文级文本立场检测模型； 通过多语言预训练模型LaBSE，将不同语言的词映射到同一个向量空间，将推文进行分句，通过多语言预训练模型LaBSE进行词嵌入和句嵌入，得到推文的表征向量；目标文本序列经过多语言预训练模型LaBSE编码后得到其特征向量，再经过均值化处理后得到目标信息特征向量，句中的词经双向LSTM编码后得到词嵌入向量，将目标信息特征向量与词嵌入向量拼接，再输入到线性变换函数计算得到每个词的权重系数，最终经过矩阵运算得到每个句子的语义特征表示向量和推文的全局语义表示特征； 步骤3：筛选用户言论信息中与目标相关的S条推文，并按照时间排序得到文本序列，使用训练好的文本立场检测模型进行建模，得到推文向量隐藏层表示；然后通过双向GRU模块获取到第s个推文的前向隐藏状态和后向隐藏状态；最后的状态输出由和拼接而成，即，序列训练完成后得到最终用户言论信息特征； 步骤4：对用户档案信息进行建模，个人简介内容通过多语言预训练模型LaBSE进行嵌入，头像信息同个人简介拼接后一起建模得到用户档案信息特征； 步骤5：使用图注意力网络对用户多维度特征进行嵌入，得到包含邻居节点信息的邻居立场的用户立场表示； 步骤6：将步骤3中得到的用户言论信息特征，与步骤4中得到的用户档案信息特征和步骤5聚合邻居信息得到的用户立场表示进行拼接得到最终向量表示R，；通过前向反馈网络层，进行线性变换并输出整个文本立场检测模型的结果。

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