3.2 GCN在文本分类中具体应用 首先我们将我们的文本语料构建拓扑图,改图的节点由文档和词汇组成,即图中节点数|v|=|doc|+|voc| 其中|doc|表示文档数,|voc|表示词汇总量,对于特征矩阵X,我们采用单位矩阵I表示,即每个节点的向量都是one-hot形式表示,下面我们将介绍如何定义邻接矩阵A,其公式如所示,对于文档节点和...
从上面可以看到,GCN本质上是学习了节点邻居和节点本身的节点表示形式(请记住自循环)。 GCN层允许节点从跳远的其他节点接收信息。GCN属于一类图形神经网络,称为消息传递网络,其中消息(在这种情况下,边缘权重乘以节点表示形式)在邻居之间传递。我们可以将这些消息传递网络视为帮助学习节点表示的方法,该节点表示法考虑了其图...
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...
为了测试图卷积网络(GCN)在文本分类中的效果,我们找了一些项目中的中英文FAQ的语料来做分类,并与fasttext的分类结果对比。其中,fasttext是目前一种非常成熟的快速文本分类算法,也是项目中FAQ常用的算法之一。 在没有预训练模型的情况下,GCN默认初始的词向量和句向量为0,训练完成后,模型会自动生成每个字和句子的向量。
文章目录 GCN在文本识别的应用 GCN文本分类 摘要 模型 RGCN模型讲解 本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》 GCN在文本识别的应用 GCN文本分类 是一个半监督任务 主要参考的文章是:Graph Convolutional Networks for Text Classification,是2019 AAAI(Association for the Advancement o... 查看原文 论文阅读...
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:
TextGCN Graph Convolutional Networks for Text Classificationhttps://github.com/yao8839836/text_gcn?utm_source=catalyzex.com 属于把GCN用在NLP上的开山之作,构造比较简单,效果也不错,不过使用的是最简单的“频域卷积网络”,所以速度比价慢 ...
代码链接:https://github.com/ZeroRin/BertGCN 概述 文本分类是自然语言处理中一个非常重要的任务,给定输入文本x,模型需要输出它的类别y=f(x)。这里的类别随任务的不同而不同。比如对新闻分类来说,类别就可以是“娱乐”“体育”“社会”“政治”等等。
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（...
TextGCN 是一种基于图卷积网络的文本分类方法。它利用卷积神经网络在文本表示的图结构上进行卷积操作,从而捕捉文本之间的关系和上下文信息。TextGCN 将文本表示为图的形式,其中文本是节点,文本之间的关系是边。通过构建文本之间的关系图,TextGCN 能够学习到更丰富的语义特征,并用于文本分类任务。 在TextGCN 中,首先构建...