CN114186062B 一种基于图神经网络主题模型的文本分类方法 （安徽大学）_第1页
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US2020184339A1,2020.06.11一种基于图神经网络主题模型的文本分类本发明公开了一种基于图神经网络主题模对用单词袋表示的词向量，使用神经主题模型对用Glove模型表示的词向量，以文本中的单词2值和方差od；ln表示第kni表示更新后的第k个主题向量；A表示第k个主题34步骤8、利用式(10)预测glove模型表示的文本a的标签j,：5习的方式对文本集的隐含语义结构进行聚类的统计模型，典型的代表如LDA主题模型及基[0007]步骤1、获取文本集合D，并去除所述文本集合D中所有的标点符号后进行分词处个单词；袋模型表示的文本和glove模型表示的文本i:6k个主题向量；7j:[0043]j,=sof[0051]2、从全局的角度上看，本发明采用神经主题模型NVDM-GSM来获取文本的主题分当前结点的特征到达t跳远的结点处以实现高阶特征交互，从而克服了图层只能对一阶邻8i表示文本d中第i个单词；袋模型表示的文本和glove模型表示的文本i:差o':和g2是具有批量归一化和drop-out的全连接神经网络的简化表示；o'9k个主题向量；k,...k表示第k信息，从而利用式(7)得到更新后的结点记为k,其中，t表示结点v在门控图神

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