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在现有文本图基础上引入隐狄利克雷分布,将文档-主题和主题-词信息融入文本图以丰富文本图中节点间关系,之后将该文本图送入一个基于图卷积网络门控机制模型.在多个数据集上进行验证.结果表明,所提出的模型优于现有图卷积网络文本分类模型.
融合LDA的门控图卷积网络文本分类研究
【摘 要】
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在现有文本图基础上引入隐狄利克雷分布,将文档-主题和主题-词信息融入文本图以丰富文本图中节点间关系,之后将该文本图送入一个基于图卷积网络门控机制模型.在多个数据集上进行验证.结果表明,所提出的模型优于现有图卷积网络文本分类模型.
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆多语种信息技术实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆多语种信息技术研究中心,新疆乌鲁木齐
【出 处】
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东北师大学报（自然科学版）
【发表日期】
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2021年4期
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