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基于改进归纳式图卷积网络的文本分类方法 被引量:1
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作者 赵钦 郑成博 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第4期1144-1150,共7页
针对图嵌入式文本分类方法在预测性能和归纳能力方面的缺陷,在文本图卷积网络(TextGCN)的基础上,进行适当改进。结合预测文本嵌入(PTE)的高效训练和归纳性,在各个网络层中使用不同的图;通过异质图卷积网络架构来学习特征嵌入,利用习得... 针对图嵌入式文本分类方法在预测性能和归纳能力方面的缺陷,在文本图卷积网络(TextGCN)的基础上,进行适当改进。结合预测文本嵌入(PTE)的高效训练和归纳性,在各个网络层中使用不同的图;通过异质图卷积网络架构来学习特征嵌入,利用习得的特征进行归纳推理。实验结果表明,在大量训练样本标注的情况下,所提方法取得了与其它方法相当或稍优的性能。在少量训练样本标注的情况下,所提方法表现更优,性能增益范围为2%~7%,支持更快的训练和泛化性。 展开更多
关键词 文本分类 预测性能 文本图卷积网络 异质图卷积网络 预测文本嵌入 归纳推理 特征嵌入
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