text_gcn

text_gcn

La implementación de Text GCN en nuestro artículo:

Liang Yao, Chengsheng Mao, Yuan Luo. "Redes convolucionales gráficas para la clasificación de texto". En la 33ª Conferencia AAAI sobre Inteligencia Artificial (AAAI-19), 7370-7377

Requerir

Python 2.7 o 3.6

TensorFlow> = 1.4.0

Resultados reproductores

1. Ejecute python remove_words.py 20ng

2. Ejecute python build_graph.py 20ng

3. Ejecutar python train.py 20ng

4. Cambie 20ng en las 3 líneas de comando anteriores a R8 , R52 , ohsumed y mr al producir resultados para otros conjuntos de datos.

Datos de entrada de ejemplo

1. /data/20ng.txt indica nombres de documentos, división de capacitación/prueba, etiquetas de documentos. Cada línea es para un documento.

2. /data/corpus/20ng.txt contiene texto sin procesar de cada documento, cada línea es para la línea correspondiente en /data/20ng.txt

3. prepare_data.py es un ejemplo para preparar sus propios datos, tenga en cuenta que ' n' se elimina en sus documentos o oraciones.

Versión inductiva

Una versión inductiva de Text GCN es Fast_Text_GCN, donde los documentos de prueba no están incluidos en el proceso de capacitación.