一种基于图注意力网络的短文本分类方法

屈亮亮; 侯霞

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一种基于图注意力网络的短文本分类方法

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针对现有文本分类方法存在的不足,提出了使用图注意力网络进行短文本的分类.首先根据短文本所包含的字和词汇创建一个图结构的数据,然后通过图注意网络赋予同一邻域内各节点不同的权重来减弱噪音数据的影响并且捕获节点间的依赖信息,最后经过最大池化层以生成图级别的语义表示用于类别预测.实验结果表明,该方法相比于CNN、BiLSTM、BiLSTM-MP、FastText、RCNN 准确率更高.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第5期|85-90|共6页
作者
屈亮亮; 侯霞;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; 图注意力网络; 卷积神经网络; 双向长短期记忆网络;

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