本发明公开了图神经网络事件检测模型的鲁棒性分析方法,包括:通过通用文本变换和亚种群变换将原始文本数据转换为对抗数据,将词向量化为并输入BiLSTM网络中,对输入序列进行句法依存分析,得到句法依存图;将句法依存图中的边嵌入向量空间,得到一个边表示张量;将每个节点的表示变换到dg维后,每层中每个节点的向量通过边表示...
本发明公开的图神经网络事件检测模型的鲁棒性分析方法,包括以下步骤:获取原始文本数据;通过通用文本变换和亚种群变换,将原始文本数据转换为对抗数据,将对抗数据作为输入序列,其中为第i个token的向量,n为序列中token的数量; 将向量化为,其中和分别表示的词嵌入向量和实体类型嵌入向量,dw、de分别是所述词嵌入向量和实体类...