第41卷第1期2024年1月新疆大学学报(自然科学版)(中英文)JournalofXinjiangUniversity(NaturalScienceEditioninChineseandEnglish)Vol.41,No.1Jan.,2024文本特征和图结点混合增强的图卷积网络文本分类∗杨晓奇1,刘伍颖2,3†(1.广东外语外贸大学信息科学与技术学院,广东广州510006;2.鲁东大学山东省语言资源开发与应用重点实验室,山东烟台264025;3.广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心,广东广州510420)摘要:在BertGCN模型的基础上改进其结构,同时结合文本特征和图结点混合增强的方法,使用新的边权重计算算法BM25+构造图的边.使用R8、R52、Ohsumed和MR这4个常用的公开数据集来验证所提方法的有效性.结果表明:与BertGCN模型及其它基线模型相比,该方法在4个文本分类数据集上的准确率评价指标均有不同程度的提升.关键词:BM25+;文本特征增强;图结点增强;预训练模型;图卷积网络;文本分类DOI:10.13568/j.cnki.651094.651316.2023.07.05.0004中图分类号:TP183文献标识码:A文章编号:2096-7675(2024)01-0069-09引文格式:杨晓奇,刘伍颖.文本特征和图结点混合增强的图卷积网络文本分类[J].新疆大学学报(自然科学版)(中英文),2024,41(1):69-77+109.英文引文格式:YANGXiaoqi,LIUWuying.Hybridaugmentationoftextfeatureandgraphnodeforgraphconvolutionalnetworkstextclassification[J].JournalofXinjiangUniversity(NaturalScienceEditioninChineseandEnglish),2024,41(1):69-77+109.HybridAugmentationofTextFeatureandGraphNodeforGraphConvolutionalNetworksTextClassificationYANGXiaoqi1,LIUWuying2,3(1.SchoolofInformationScienceandTechnology,GuangdongUniversityofForeignStudies,GuangzhouGuangdong510006,China;2.ShandongKeyLaboratoryofLanguageResourcesDevelopmentandApplication,LudongUniversity,YantaiShandong264025,China;3.CenterforLinguisticsandAppliedLinguistics,GuangdongUniversityofForeignStudies,GuangzhouGuangdong510420,China)Abstract:TheworkwillimprovethestructureonthebasisoftheBertGCNmodel,notonlyusinganewalgorithmtoconstructtheedgesofthegraph,butalsocombiningahybridenhancementoftextfeaturesandgraphnodes.Themethodnotonlyhassomeoptimizationintheedgestructure,butalsomakesfulleruseoftheextendedsemanticinformationofthetextintheformoftext...