一种基于多维度图神经网络的短文本分类方法

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中文摘要：中文短文本分类是自然语言处理的重要领域之一,文中提出了一种基于多维度图神经网络的短文本分类方法,通过对文档中的中文词语进行建模,分别构建序列边、词频边、主题边与结点信息相融合以达到提取深度语义信息的目的,提高图神经网络的分类能力.通过和现有方法对比,本文提出的基于多维度图神经网络的短文本分类方法具有更高的准确率,能够有效的达到中文短文本分类的目的.

外文标题：A Short Text Classification Method Based on Multi-Dimensional Graph Neural Network

作者：

李书彬、周安民

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作者单位：

四川大学网络空间安全学院,成都 610200

关键词：

文本分类自然语言处理中文分词图神经网络

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.01.009