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本发明公开了一种基于半监督的图卷积神经网络的文本分类方法，为构建文本与文本之间的语义关系，采用BERT模型将文本进行编码成固定的向量，进而分析了文本与文本之间的相似关系，构建了文档‑文档之间的边关系。文本的特征表示可以依赖于相近的文档特征，利用图卷积神经网络聚合文档节点的邻居节点特征进行特征学习，增强目标文档节点的特征表示。采用GMMM模型，其不仅可以进行促进节点的特征学习还可以进行标签信息传播，有效的解决了标记数据稀疏的问题。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113792144 A
(43)申请公布日 2021.12.14
(21)申请号 202111087880.7
(22)申请日 2021.09.16
(71)申请人 南京
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