基于半监督图神经网络的短文本分类

文中提出了在短文本建模过程中引入词项与词项之间、词项与文档之间的全局结构关系来增强短文本的表示。由于有标签训练数据的缺乏,使得现有的全局结构关系建模方法,如TextGCN,无法学习到高质量的词项和文档全局结构表示,因此,文中进一步提出采用半监督学习思想来解决有标签训练数据不足的问题。实验结果表明,在基准数据集MEDUI上,与现有相关模型进行对比,文中提出的方法比最好的基准模型在F_1指标上提高了1.91%。