text_gcn

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在我们的论文中实施文本GCN：

Liang Yao，Chengsheng Mao，Yuan Luo。 “用于文本分类的图形卷积网络。”在第33届AAAI人工智能会议上（AAAI-19），7370-7377

要求

Python 2.7或3.6

TensorFlow> = 1.4.0

再现结果

1. 运行python remove_words.py 20ng

2. 运行python build_graph.py 20ng

3. 运行python train.py 20ng

4. 在为其他数据集产生结果时，在上面的3个命令行中将20ng更改为R8 ， R52 ， ohsumed和mr

示例输入数据

1. /data/20ng.txt指示文档名称，培训/测试拆分，文档标签。每行都是用于文档的。

2. /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本，每行都是针对/data/20ng.txt中的相应行

3. prepare_data.py是准备自己的数据的一个示例，请注意，在您的文档或句子中删除了“ n”。

归纳版

文本GCN的归纳版本是fast_text_gcn，其中未包含测试文档。