Textklassificering är ett viktigt och klassiskt problem vid bearbetning av naturligt språk. Det har funnits ett antal studier som tillämpade konvolutionella neurala nätverk (konvolution på regelbundna rutnät, t.ex., sekvens) till klassificering. Emellertid har endast ett begränsat antal studier utforskat den mer flexibla graf konvolutionella neurala nätverk (konvolution på non-grid, t.ex. godtycklig graf) för uppgiften. I detta arbete föreslår vi att man använder diagramkonvolutionella nätverk för textklassificering. Vi bygger en enda textgraf för en corpus baserat på ordsammankomst och dokument ordrelationer, sedan lära sig en Text Graph Convolutional Network (Text GCN) för corpus. Vår text GCN initieras med en hot representation för ord och dokument, det lär sig sedan gemensamt inbäddningar för både ord och dokument, som övervakas av de kända klass etiketter för dokument. Våra experimentella resultat på flera referensdataset visar att en vaniljtext GCN utan några externa ord inbäddade eller kunskap överträffar state-of-the-art metoder för textklassificering. Å andra sidan lär sig GCN också prediktiva ord och dokument inbäddningar. Dessutom visar experimentella resultat att förbättringen av text GCN jämfört med toppmoderna jämförelsemetoder blir mer framträdande när vi sänker andelen träningsdata, vilket tyder på att text GCN är robustare än färre träningsdata i textklassificeringen.
Yao och Al. I REF föreslogs GCN-texten för textklassificering, där textgrafen bygger på ordet co-occurrent och dokumentordrelationer.
Graph Convolutional Networks for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}