[发明专利]一种基于图神经网络节点特征传播优化的文本分类方法在审
| 申请号： | 202011033194.7 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112163069A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 杨易扬;任成森;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/284;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于图神经网络节点特征传播优化的文本分类方法，解决了现有文本分类方法不能兼顾分类准确度和分类效率的问题，包括:获取文本数据集，构成以文本节点、单词节点为基础的二元异构图，利用二元异构图形成对应的邻接矩阵A；将邻接矩阵A拆解，构建图神经网络节点特征传播优化模型；对图神经网络节点特征传播优化模型进行训练；利用训练好的图神经网络节点特征传播优化模型对文本数据集进行分类。本发明将文本分类问题转换为节点分类问题，在保持节点分类的准确度下，提高节点特征传播的效率，从而提高文本分类的速度，同时减少文本标注数量，从而减少标注成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 节点 特征 传播 优化 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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