公开(公告)号：CN114398479A

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202111343626.9

申请日：2021-11-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  陈重元 ,  梁晨 ,  马樱仪 ,  张浩 ,  胡珂 ,  朴昌浩

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/205 ,  G06F40/216 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时序交互图神经网络的文本分类方法，该方法包括：获取文本数据以及文本数据对应的标签值，并将文本数据构建为自适应图结构数据；基于自适应距离权重算法对图节点集合和图有向边集合进行处理，得到输入特征矩阵；将所述输入特征矩阵和所述标签值输入到时序交互图神经网络模型中，得到所述文本数据的总损失值；基于总损失值、交叉熵损失函数和梯度下降算法对时序交互图神经网络模型的模型参数进行更新优化，得到训练文本分类模型。本发明还公开了一种文本分类装置和一种介质。本发明能够实现增强图神经网络的特征提取能力，改善图读出器函数对文本数据的表达以及分类，降低图神经网络出现过度平滑问题出现的概率。