Fugu-MT 論文翻訳(概要): Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via Graph Neural Networks

論文の概要: Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13826v2
Date: Tue, 12 May 2020 08:28:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-10 18:23:48.497167
Title: Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via Graph Neural Networks
Title（参考訳）: すべての文書が構造を所有する:グラフニューラルネットワークによる帰納的テキスト分類
Authors: Yufeng Zhang, Xueli Yu, Zeyu Cui, Shu Wu, Zhongzhen Wen and Liang Wang
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたインダクティブテキスト分類のためのテクスティングを提案する。まず、各文書の個々のグラフを作成し、次にGNNを用いて局所構造に基づいて粒度の細かい単語表現を学習する。本手法は,最先端のテキスト分類法より優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.91359631452695
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Text classification is fundamental in natural language processing (NLP), and Graph Neural Networks (GNN) are recently applied in this task. However, the existing graph-based works can neither capture the contextual word relationships within each document nor fulfil the inductive learning of new words. In this work, to overcome such problems, we propose TextING for inductive text classification via GNN. We first build individual graphs for each document and then use GNN to learn the fine-grained word representations based on their local structures, which can also effectively produce embeddings for unseen words in the new document. Finally, the word nodes are aggregated as the document embedding. Extensive experiments on four benchmark datasets show that our method outperforms state-of-the-art text classification methods.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)ではテキスト分類が基本であり,近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)が採用されている。しかし、既存のグラフベースの作品は、各文書内の文脈的単語関係を捉えることも、新しい単語の帰納的学習を補うこともできない。本研究では,このような問題を克服するために,GNN を用いた帰納的テキスト分類のための Texting を提案する。まず、各文書の個々のグラフを作成し、次にGNNを使用して、その局所構造に基づいて粒度の細かい単語表現を学習し、また、新しい文書に見えない単語の埋め込みを効果的に生成する。最後に、単語ノードを文書埋め込みとして集約する。 4つのベンチマークデータセットの大規模な実験により,本手法は最先端のテキスト分類法より優れていることが示された。

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