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针对现有文本分类模型上下文信息挖掘不足、全局特征表示提取不充分等问题,提出了一种基于张量的残差图卷积网络模型．首先,以归纳学习方式构建文本图,挖掘文本中蕴含的句法关系、语义关系和序列关系并整合构建邻接张量,捕获文档的高阶上下文信息与关键局部特征信息;然后,利用残差连接加深网络深度,处理图卷积网络过平滑问题,提升模型的泛化能力;最后,设计图读出机制聚集所有节点特征,提取文本的全局特征表示．在R8和MR数据集上进行了实验评估,实验结果表明与已有文本分类方法相比,所提方法取得了优越的分类效果． 相似文献
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