融合實(shí)體信息的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短文本分類模型分析

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摘要：基于融合實(shí)體信息，建立圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型結(jié)構(gòu)分別由類別輸出、特征學(xué)習(xí)、嵌入輸入以及實(shí)體鏈接四個(gè)模塊構(gòu)成，將其應(yīng)用于短文本分類，在實(shí)際操作中，可以利用實(shí)體鏈接工具對(duì)短文本中實(shí)體進(jìn)行抽取，并在圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下，進(jìn)行建模、拼接以及融合處理，最后完成短文本分類。相較于傳統(tǒng)文本分類方法，前者不僅可以保證極高的分類準(zhǔn)確率，其分類性能也明顯優(yōu)于目前文本分類領(lǐng)域中現(xiàn)有主流方法，對(duì)后續(xù)自然語言處理更進(jìn)一步研究有著重要現(xiàn)實(shí)意義。（剩余5818字）