本文提出一种将图卷积网络模型用于文本分类的模型,主要思路为基于词语共现以及文本单词之间的关系构建语料库中文本的Graph,然后将GCN学习文本的表示用于文本分类。通过多个基准数据集实验表明,Text-GCN无需额外的单词嵌入或者先验知识就能够取得由于最新的文本分类方法。另一方面,Text-GCN还能够学习和预测词语与文档的嵌入表...
这篇文章主要是用图卷积神经网络(GCN)来做文本分类。 文本分类是NLP中的一个很基础的问题,目前大多数的方法都是基于神经网络,比如CNN或者RNN。而最近关于图结构神经网络的研究越来越多,除了在二维图像和一维序列这种规则的图结构上NN已经是成熟的主流做法,在社交网络等不规则图结构中GNN也能更好的解决问题。在这篇...
返回列表 基于GCN的文本分类 频道收录 自然语言处理 文本分类 分享 在线运行 版本 版本3 - 2019/08/07 08:18 Notebook 基于GCN的文本分类 目录收起 一、图卷积神经网络GCN 二、文本GCN 三、实验 文件 详情 运行环境:
一种基于GCN的文本分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于GCN的文本分类方法说明:本发明公开了一种基于GCN的文本分类方法,包括获取文本分类语料集;其中,语料集包括多个样本,每...专利查询请上爱企查
ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) 和TextGCN (Text Graph Convolutional Network) 是两种基于深度学习的文本分类模型,它们通过融合外部知识和利用图卷积网络的方法,能够有效地处理复杂的自然语言文本。 ERNIE 是百度研究院于2019年提出的新一代预训练语言表示模型。它通过对大规模文本数据进行预...
AdaSampling 是一种基于Bootstrap 采样的算法，U 中被选择作为可靠负类样本的概率为上一轮分类器 GCN-PU:基于图卷积网络的PU 文本分类算法 姚佳奇，徐正国，燕继坤，王科人 盲信号处理重点实验室，成都610041 摘 要：针对PU （Positive and Unlabeled ）文本分类问题，提出了一种基于图卷积网络的PU 文本分类算法（...
基于GCN网络融合要素关联图的汉越新闻抽取式摘要方法 利用GRU网络进行文本词级和句子级双层编码;然后利用GCN网络将关联图信息和文本向量表征进行卷积操作,得到句子分类信息;最后,利用句子分类和GRU网络获取的文档级簇分类... 高盛祥,左江涛 被引量: 0发表: 2022年 基于增强词向量和图卷积神经网络的方面级情感分析研究...
基于海量词库+深度学习+GCN-文本分类等楼型,可自动识别出文本中出;现的涉政涉黄、广告、辱骂 灌水等内容,这是哪一种服务提供的功能? A. 图片审核 B. 文本审核 C. 语音审核 D. 视频审核 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 ...
基于改进的ClusterGCN的文本分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于改进的ClusterGCN的文本分类方法说明:本发明公开了一种基于改进的ClusterGCN的文本分类方法,包括如下步骤:1)预处理;2)数...专利查询请上爱企查
一种基于bi-lstm-gcn的多标签文本分类系统,包括bi-lstm模型和gcn模型,包括:[0044]预处理模块,用于获取并预处理多标签文本和对应的标签类别集合;[0045]第一提取模块,用于将预处理后的多标签文本输入bi-lstm模型,获取词级特征和句级特征;[0046]确定模块,用于根据预处理后的标签类别集合,获取标签语义表示集合;以及...