論文の概要: A semantic hierarchical graph neural network for text classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07031v1
- Date: Thu, 15 Sep 2022 03:59:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-16 12:33:26.753011
- Title: A semantic hierarchical graph neural network for text classification
- Title(参考訳): テキスト分類のための意味階層型グラフニューラルネットワーク
- Authors: Shuai Hua, Xinxin Li, Yunpeng Jing, Qunfeng Liu
- Abstract要約: 本稿では,単語レベル,文レベル,文書レベルから対応する情報をそれぞれ抽出する階層型グラフニューラルネットワーク(HieGNN)を提案する。
いくつかのベンチマークデータセットの実験結果は、いくつかのベースライン手法と比較して、より良い、または類似した結果が得られる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.439766998338892
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The key to the text classification task is language representation and
important information extraction, and there are many related studies. In recent
years, the research on graph neural network (GNN) in text classification has
gradually emerged and shown its advantages, but the existing models mainly
focus on directly inputting words as graph nodes into the GNN models ignoring
the different levels of semantic structure information in the samples. To
address the issue, we propose a new hierarchical graph neural network (HieGNN)
which extracts corresponding information from word-level, sentence-level and
document-level respectively. Experimental results on several benchmark datasets
achieve better or similar results compared to several baseline methods, which
demonstrate that our model is able to obtain more useful information for
classification from samples.
- Abstract(参考訳): テキスト分類タスクの鍵は、言語表現と重要な情報抽出であり、多くの関連研究がある。
近年, テキスト分類におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の研究が徐々に現れ, その優位性を示したが, 既存のモデルでは, サンプル内の意味構造情報の異なるレベルを無視したGNNモデルに直接単語をグラフノードとして入力することに重点を置いている。
そこで本研究では,単語レベル,文レベル,文書レベルから対応する情報をそれぞれ抽出する階層型グラフニューラルネットワーク(HieGNN)を提案する。
いくつかのベンチマークデータセットに対する実験結果は,いくつかのベースライン手法と比較して,より優れた,あるいは類似した結果が得られる。
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