Textklassificering till en hierarkisk taxonomi av ämnen är ett vanligt och praktiskt problem. Traditionella metoder använder bara bag-of-words och har uppnått goda resultat. Men när det finns en hel del etiketter med olika aktuella granulariteter, bagof-words representation kanske inte räcker. Djuplärande modeller har visat sig vara effektiva för att automatiskt lära sig olika nivåer av representationer för bilddata. Det är intressant att studera vad som är det bästa sättet att representera texter. I detta papper föreslår vi en graf-CNN baserad djupinlärning modell för att först konvertera texter till graf-of-words, och sedan använda graf convolution operationer för att konvolvera ordet graf. Graph-ofwords representation av texter har fördelen att fånga icke-konsekutiva och långdistans semantik. CNN modeller har fördelen av att lära sig olika nivå av semantik. För att ytterligare utnyttja märkningshierarkin legaliserar vi den djupa arkitekturen med beroendet bland etiketter. Våra resultat på både RCV1 och NYTimes datauppsättningar visar att vi avsevärt kan förbättra storskalig hierarkisk textklassificering över traditionell hierarkisk textklassificering och befintliga djupa modeller.
Nyligen har det rekursivt regulariserade djupa graf-cnn REF föreslagits för att kombinera graf-of-words representation, graf CNN, och hierarkiskt märkningsberoende för storskalig textklassificering.
Large-Scale Hierarchical Text Classification with Recursively Regularized Deep Graph-CNN
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}