【摘 要】
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[目的]有效学习文本上下文语境和词语间的关联性,提升文本自动分类的性能.[方法]提出一种融合关联信息的BERT-BiLSTM-SGCN (Similarity-GCN)长文本分类模型.首先,利用BERT得到待分类长文本的词向量初始特征,将其输入BiLSTM模型中捕获语义关系,并将其输出作为图卷积网络的节点表示,其中每个节点代表每个词特征;然后,使用词之间的相似值作为图卷积网络中的节点之间的边表示,并将结合得到的节点表示以构造图结构作为SGCN层表示;最后,将利用SGCN层得到的长文本表示输出至全连接层中得
【机 构】
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南京大学信息管理学院 南京210023;江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京210023;金陵图书馆 南京210023
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[目的]有效学习文本上下文语境和词语间的关联性,提升文本自动分类的性能.[方法]提出一种融合关联信息的BERT-BiLSTM-SGCN (Similarity-GCN)长文本分类模型.首先,利用BERT得到待分类长文本的词向量初始特征,将其输入BiLSTM模型中捕获语义关系,并将其输出作为图卷积网络的节点表示,其中每个节点代表每个词特征;然后,使用词之间的相似值作为图卷积网络中的节点之间的边表示,并将结合得到的节点表示以构造图结构作为SGCN层表示;最后,将利用SGCN层得到的长文本表示输出至全连接层中得到最终的分类结果.[结果]实验结果表明,针对知网中文文献主题多分类问题,模型分类准确率达到了0.83409,均优于基准模型.[局限]将文本数据处理成单标签进行多分类,未考虑到多标签的分类问题.[结论]所提模型能够有效地对长文本数据进行建模,将BERT、BiLSTM和SGCN模型相结合,可以大大提高模型的分类性能.
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