結(jié)合雙曲圖注意力網(wǎng)絡(luò)與標(biāo)簽信息的短文本分類方法

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有方法在文本分類任務(wù)中沒有綜合考慮文本的層級(jí)結(jié)構(gòu)和標(biāo)簽對(duì)于文本特征學(xué)習(xí)的重要性而導(dǎo)致的魯棒性不足、表達(dá)能力不足等問題，提出了一種基于雙曲圖注意力網(wǎng)絡(luò)的短文本分類算法L-HGAT。利用文本的復(fù)雜層級(jí)結(jié)構(gòu)與雙曲空間的樹相似性特征的契合性，將文本嵌入到具有負(fù)常數(shù)曲率的雙曲空間中，充分利用雙曲流行表征的強(qiáng)大表達(dá)能力。設(shè)計(jì)雙曲圖注意力網(wǎng)絡(luò)，融合節(jié)點(diǎn)特征與邊特征，增強(qiáng)對(duì)文本中關(guān)鍵局部...