一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法

摘要

本发明涉及社交事件检测技术领域，且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法，包括以下步骤：S1：提取消息，将社交信息中的消息提取出来，然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点；S2：添加节点边，根据社交信息添加节点之间的边；S3：预训练阶段，使用图神经网络学习消息的表征，对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起，以获取更多的知识，能够应对持续的社交检测事件，并使用动态社交流扩展其知识，可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测，有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。