基于深度图生成与图神经网络的事实验证的方法

摘要

本发明公开了一种基于深度图生成与图神经网络的事实验证的方法，包含：获取与论述文本c相关的证据集合E；根据论述文本c和证据集合E构建含语义次序的图节点序列π3；将图节点序列π3输入深度图生成模型DGMS生成含全局信息的稀疏语义图；将图节点序列π3和稀疏语义图输入图自注意力网络模型GSNM得到分类结果。本发明的基于深度图生成与图神经网络的事实验证的方法，采用的事实验证模型生成稀疏语义图以保留图拓扑结构信息并用于推理计算，令语义上无关的节点之间不存在直接信息交互的能力，提高了推理效果。