文本特征和图结点混合增强的图卷积网络文本分类

文本特征和图结点混合增强的图卷积网络文本分类

杨晓奇, 刘伍颖

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新疆大学学报（自然科学版中英文） ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (01) : 69-77+109. DOI: 10.13568/j.cnki.651094.651316.2023.07.05.0004

文本特征和图结点混合增强的图卷积网络文本分类

杨晓奇, 刘伍颖

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摘要

在BertGCN模型的基础上改进其结构，同时结合文本特征和图结点混合增强的方法，使用新的边权重计算算法BM25+构造图的边．使用R8、R52、Ohsumed和MR这4个常用的公开数据集来验证所提方法的有效性．结果表明：与BertGCN模型及其它基线模型相比，该方法在4个文本分类数据集上的准确率评价指标均有不同程度的提升．

关键词

BM25+ / 文本特征增强 / 图结点增强 / 预训练模型 / 图卷积网络 / 文本分类

中图分类号

TP391.1

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杨晓奇, 刘伍颖. 文本特征和图结点混合增强的图卷积网络文本分类. 新疆大学学报（自然科学版中英文）. 2024, 41(01): 69-77+109 https://doi.org/10.13568/j.cnki.651094.651316.2023.07.05.0004

基金

教育部人文社会科学研究规划基金“后深度学习时代低资源语言机器翻译理论与实践研究”（20YJAZH069）,“自由贸易关键小语种语言资源建设理论与实践研究”（20YJC740062）; 上海市哲学社会科学规划基金“‘一带一路’关键小语种千万级语言资源建设及精准机器翻译研究”（2019BYY028）

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