最后根据不同深度学习任务来定制相应的GCN网络输出。 3 GCN在文本分类中的应用 3.1 文本分类常用算法 文本分类是自然语言处理比较常见的问题,常见的文本分类主要基于传统的cnn、lstm以及最近几年比较热门的transform、bert等方法,传统分类的模型主要处理排列整齐的矩阵特征,也就是很多论文中提到的Euclidean Structure,但是我...
或多或少接触NLP的同学,应该比较清楚目前文本分类的模型众多,比如Text-RNN(LSTM),Text-CNN等,但是当时很少有关于将神经网络用于文本分类的任务中。 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...
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...
经过压缩后的Fasttext模型性能相似,较原始模型的差在-0.012～+0.003之间波动,text GCN的性能下降0.03左右。值得注意的是,GCN在做长文本分类的时候,表现会略优于fasttext,在对句子的处理上暂时还未超过fasttext。这可能是由于GCN生成图谱时,使用的是单字,这样会损失一些词与词之间的信息。
GCN与文本分类Graph Convolutional Networks for Text Classification,TextGCNGraphConvolutionalNetworksforTextClassificationhttps://github.com/yao8839836/,j都是单词,PMI(i,j)>
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:
为有效评测该模型对藏文文本的分类性能,自建了较大规模和较高质量的藏文新闻文本公开数据集TNEWS(https://github.com/LG2016/CINO-TextGCN),通过实验发现,CINO-TextGCN在公开数据集TNCC上的准确率为74.20%,在TNEWS上为83.96%。因此,该...
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（...
ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)和TextGCN(TextGraphConvolutionalNetwork)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训练,学习到了丰富...