論文の概要: ME-GCN: Multi-dimensional Edge-Embedded Graph Convolutional Networks for Semi-supervised Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04618v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 07:05:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 10:05:03.969915
• Title: ME-GCN: Multi-dimensional Edge-Embedded Graph Convolutional Networks for Semi-supervised Text Classification
• Title（参考訳）: ME-GCN: 半教師付きテキスト分類のための多次元エッジ埋め込みグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Kunze Wang, Soyeon Caren Han, Siqu Long, Josiah Poon
• Abstract要約: 本稿では,半教師付きテキスト分類のためのME-GCN (Multi-dimensional Edge-enhanced Graph Convolutional Networks)を提案する。 提案モデルでは,8つのベンチマークデータセット間で最先端の手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.196387205547024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compared to sequential learning models, graph-based neural networks exhibit excellent ability in capturing global information and have been used for semi-supervised learning tasks. Most Graph Convolutional Networks are designed with the single-dimensional edge feature and failed to utilise the rich edge information about graphs. This paper introduces the ME-GCN (Multi-dimensional Edge-enhanced Graph Convolutional Networks) for semi-supervised text classification. A text graph for an entire corpus is firstly constructed to describe the undirected and multi-dimensional relationship of word-to-word, document-document, and word-to-document. The graph is initialised with corpus-trained multi-dimensional word and document node representation, and the relations are represented according to the distance of those words/documents nodes. Then, the generated graph is trained with ME-GCN, which considers the edge features as multi-stream signals, and each stream performs a separate graph convolutional operation. Our ME-GCN can integrate a rich source of graph edge information of the entire text corpus. The results have demonstrated that our proposed model has significantly outperformed the state-of-the-art methods across eight benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 逐次学習モデルと比較して、グラフベースのニューラルネットワークは、グローバル情報の取り込みに優れた能力を示し、半教師あり学習タスクに使われている。 ほとんどのグラフ畳み込みネットワークは1次元エッジ機能で設計されており、グラフに関する豊富なエッジ情報の利用に失敗した。 本稿では,半教師付きテキスト分類のためのME-GCN (Multi-dimensional Edge-enhanced Graph Convolutional Networks)を提案する。 まず、コーパス全体のテキストグラフを構築し、ワード・ツー・ワード、ドキュメント・ドキュメント、ワード・ツー・ドキュメントの無方向および多次元の関係を記述する。 グラフはコーパス訓練された多次元単語と文書ノード表現で初期化され、それらの単語/文書ノードの距離に応じて関係が表現される。 次に、生成したグラフを、エッジ特徴をマルチストリーム信号とみなすME-GCNでトレーニングし、各ストリームが別々のグラフ畳み込み操作を行う。 ME-GCNはテキストコーパス全体のグラフエッジ情報の豊富なソースを統合することができる。 その結果,提案モデルが8つのベンチマークデータセット間で最先端の手法を著しく上回っていることがわかった。

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