EMNLPOct, 2019

基于文本级图神经网络的文本分类

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 一个语义分层图神经网络用于文本分类

    本文研究了基于图神经网络的文本分类任务，提出了一种新的分层图神经网络模型（HieGNN），其在词级别、句子级别和文档级别分别提取相应的信息。实验结果表明与几个基准方法相比，我们的模型能够从样本中获得更多有用的分类信息。

    Sep, 2022

  • 每个文档都有其结构：通过图神经网络进行归纳文本分类

    本文介绍了一种基于图神经网络的新方法 TextING，可用于词嵌入和归纳文本分类，并在四个基准数据集上进行了实验，取得了超过现有文本分类方法的优异成果。

    Apr, 2020

  • 通过图神经网络进行文本分类的综述

    本文介绍文本分类的方法，重点讨论基于图神经网络的文本分类，分别从构造机制和学习过程等方面对文本分类方法进行详细介绍，并涵盖数据集，评估指标和实验设计等方面，通过对公开基准测试的综合比较评估和评估指标的优缺点比较，总结出各个技术的优缺点。

    Apr, 2023

  • 如何使用基于图神经网络的最佳文本表示法进行文本分类：连接数据点？

    本研究对基于图的文本表示方法在文本分类中的应用进行了广泛的实证研究，探索了其实际影响和开放挑战。在短文档和长文档数据集上比较了几个 GNN 架构和 BERT 的性能，并发现文本输入特征和领域高度相关，尽管 BERT 表现出色，但在处理短文本时存在收敛困难，而图方法特别有利于处理较长文本。

    May, 2023

  • 图卷积网络文本分类

    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。

    Sep, 2018

  • 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

  • 语言和图神经网络模型的高效有效训练

    本文提出了一种有效的框架，称为语言模型图神经网络 (LM-GNN)，通过分阶段的 BERT 模型微调来结合异构图结构与文本，以便在多项监督学习任务中实现节点和边分类以及链接预测，并在不同的数据集上评估了这个框架且在一个亚马逊搜索 - 购买 - 产品的应用中提供了有竞争力的结果。

    Jun, 2022

  • 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

  • 节点分类的全局 - 局部图神经网络

    提出了一种名为 Global-Local-GNN (GLGNN) 的方法，通过利用全局和局部信息以及节点标签和特征的学习，提高了节点分类 GNNs 的性能，并显示了全局信息利用对节点分类的重要性。

    Jun, 2024

  • 自然语言处理的图神经网络综述

    本研究综述了基于图形神经网络在自然语言处理中的应用，并提出了一个新的分类（基于图构建、图表示学习和基于图的编码器 - 解码器模型），同时介绍了许多利用 GNN 的 NLP 应用程序，并总结了相应的基准数据集、评估指标和开源代码；最后，讨论了利用 GNN 进行 NLP 的各种未解决问题以及未来的研究方向。

    Jun, 2021