融合實體信息的圖卷積神經網絡的短文本分類模型分析

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摘要：基于融合實體信息，建立圖卷積神經網絡模型，該模型結構分別由類別輸出、特征學習、嵌入輸入以及實體鏈接四個模塊構成，將其應用于短文本分類，在實際操作中，可以利用實體鏈接工具對短文本中實體進行抽取，并在圖卷積神經網絡支持下，進行建模、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確率，其分類性能也明顯優(yōu)于目前文本分類領域中現有主流方法，對后續(xù)自然語言處理更進一步研究有著重要現實意義。（剩余5818字）