論文の概要: Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11534v3
• Date: Fri, 5 Jul 2024 12:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 03:12:39.053365
• Title: Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey
• Title（参考訳）: テキスト分類のためのグラフニューラルネットワーク:サーベイ
• Authors: Kunze Wang, Yihao Ding, Soyeon Caren Han,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークベースのモデルは、複雑な構造化テキストデータに対処し、グローバル情報を利用することができる。 コーパスレベルと文書レベルのグラフニューラルネットワークを含む、メソッドのカバレッジを2023年までに提供します。 技術調査に加えて,グラフニューラルネットワークを用いたテキスト分類における課題と今後の方向性についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.414181339242706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text Classification is the most essential and fundamental problem in Natural Language Processing. While numerous recent text classification models applied the sequential deep learning technique, graph neural network-based models can directly deal with complex structured text data and exploit global information. Many real text classification applications can be naturally cast into a graph, which captures words, documents, and corpus global features. In this survey, we bring the coverage of methods up to 2023, including corpus-level and document-level graph neural networks. We discuss each of these methods in detail, dealing with the graph construction mechanisms and the graph-based learning process. As well as the technological survey, we look at issues behind and future directions addressed in text classification using graph neural networks. We also cover datasets, evaluation metrics, and experiment design and present a summary of published performance on the publicly available benchmarks. Note that we present a comprehensive comparison between different techniques and identify the pros and cons of various evaluation metrics in this survey.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類は自然言語処理において最も不可欠で基本的な問題である。 多くの最近のテキスト分類モデルはシーケンシャルなディープラーニング技術を適用しているが、グラフニューラルネットワークベースのモデルは複雑な構造化されたテキストデータを直接処理し、グローバルな情報を利用することができる。 多くの実際のテキスト分類アプリケーションは自然にグラフにキャストされ、単語、文書、コーパスのグローバルな特徴をキャプチャする。 本調査では,コーパスレベルおよび文書レベルグラフニューラルネットワークを含む,メソッドのカバレッジを2023年までに向上させる。 グラフ構築機構とグラフベース学習プロセスについて,これらの手法について詳細に検討する。 技術調査に加えて,グラフニューラルネットワークを用いたテキスト分類における課題と今後の方向性について検討する。 また、データセット、評価指標、実験設計についても取り上げ、公開されたベンチマークのパフォーマンスの概要を提示する。 本調査では,異なる手法の総合的な比較を行い,様々な評価指標の長所と短所を同定する。

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