图卷积网络文本分类

AAAISep, 2018

Graph Convolutional Networks for Text Classification

Liang Yao, Chengsheng Mao, Yuan Luo

TL;DR本文介绍了一种基于图卷积神经网络的文本分类算法 (Text GCN)，该算法利用单一的文本图构建并联合学习词和文本的表征，经实验表明，将该算法应用于多个基准数据集后，在无需外部词嵌入和预先知识的情况下，文本 GCN 仍可优于现有的文本分类方法。

Abstract

text classification is an important and classical problem in natural language processing. There have been a number of studies that applied convolutional neural networks (convolution on regular grid, e.g., sequence) to classification. However, only a limited number of studies have explo

text classification convolutional neural networks graph convolutional neural networks text graph convolutional network word co-occurrence

发现论文，激发创造

张量图卷积网络的文本分类

本文提出 TensorGCN 框架，基于图卷积神经网络进行文本分类，结合单个图的邻域信息和不同图的异构信息进行内部图和跨图传递信息的聚合和协调，实现了在不同种类图中集成异构信息的有效方式。

Jan, 2020

文本分类中的图卷积网络理解

本文分析了图卷积网络（GCN）在文本分类中的节点和边嵌入方式以及学习机制的影响，并在不同文本分类基准下得出了有用的结论。

Mar, 2022

InducT-GCN: 用于文本分类的归纳式图卷积网络

本研究提出了一种新颖的归纳图卷积网络框架 InducT-GCN（InducTive Graph Convolutional Networks for Text classification），用于无额外资源和有限训练数据情况下的归纳图文本分类，通过仅基于训练文档的统计信息构建图并在测试期间进行单向 GCN 传播，与传统感性学习模型相比，InducT-GCN 在五个文本分类基准测试中表现出更好的性能。

Jun, 2022

HeteGCN：面向文本分类的异构图卷积网络

本文提出了一种异构图卷积网络建模方法 HeteGCN，结合了 predictive text embedding (PTE) 和 TextGCN 的优点用于文本分类，以解决现有方法预测能力、可扩展性和归纳能力的局限性。通过使用不同的图层在一个 HeteGCN 架构中学习特征嵌入并派生文档嵌入，将 TextGCN 简化为几个 HeteGCN 模型，从而简化了模型参数，以提高性能和训练速度。实验结果表明所提出的方法在小的标注训练集方案下有效。

Aug, 2020

基于词汇的图卷积网络

提出了一种基于词图的图卷积神经网络模型，能够以归纳的方式完成对于预定义图之外的文档的分类任务，该模型利用词共现信息形成词图，同时融入了文献引用关系的全局语义依赖信息，通过实验验证，该模型在分类任务中表现出良好的性能和高效率。

May, 2023

用于斯瓦希里语新闻分类的图卷积网络

这项工作实证了文本图卷积网络在半监督 Swahili 新闻分类任务上优于传统自然语言处理基准的能力，特别是针对少标记语料库这一实际限制的实验。此外，作者还提出了一种变体 Text GCN 模型，其利用词袋表示法代替朴素的独热编码方式以减少内存占用，同时展示了类似的预测性能。

Mar, 2021

文本分类的连续图卷积网络

提出了一种使用连续图卷积网络的新方法来推断在线文本数据的模型，称为 ContGCN，采用了全标记 - 任意文档范式来动态更新每批处理的文档 - 标记图，并使用自我监督对比学习目标来更新模型。在华为公共舆情分析系统上进行的 3 个月 A/B 测试表明，ContGCN 相比现有的方法提高了 8.86％的性能。

Apr, 2023

密集连接图卷积网络用于图到序列学习

本研究通过图卷积网络（GCN）对图进行编码，引入了一种新的密集连接策略，提出了一种新型的密集连通图卷积网络（DCGCN）来集成本地和非本地特征，以更好地学习图的结构表示，并在 AMR-to-text 生成和基于语法的神经机器翻译上明显优于现有的神经模型。

Aug, 2019

VGCN-BERT: 使用图嵌入增强 BERT 进行文本分类

本文提出了 VGCN-BERT 模型，结合 BERT 和 Vocabulary Graph Convolutional Networks (VGCN) 的能力进行文本分类，实验证明其在多个文本分类数据集上性能优于单独使用 BERT 和 GCN，并且比以前的研究效果更好。

Apr, 2020

基于文本级图神经网络的文本分类

提出了一种新的基于图神经网络的模型，通过全局参数共享建立每个输入文本的图形而不是整个语料库的单个图形，这种方法支持在线测试，同时提取更多的本地特征和显著降低边缘数量以及内存消耗，在多个文本分类数据集上性能优于现有模型。

Oct, 2019