text_gcn

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在我們的論文中實施文本GCN：

Liang Yao，Chengsheng Mao，Yuan Luo。 “用於文本分類的圖形卷積網絡。”在第33屆AAAI人工智能會議上（AAAI-19），7370-7377

要求

Python 2.7或3.6

TensorFlow> = 1.4.0

再現結果

1. 運行python remove_words.py 20ng

2. 運行python build_graph.py 20ng

3. 運行python train.py 20ng

4. 在為其他數據集產生結果時，在上面的3個命令行中將20ng更改為R8 ， R52 ， ohsumed和mr

示例輸入數據

1. /data/20ng.txt指示文檔名稱，培訓/測試拆分，文檔標籤。每行都是用於文檔的。

2. /data/corpus/20ng.txt包含每個文檔的原始文本，每行都是針對/data/20ng.txt中的相應行

3. prepare_data.py是準備自己的數據的一個示例，請注意，在您的文檔或句子中刪除了“ n”。

歸納版

文本GCN的歸納版本是fast_text_gcn，其中未包含測試文檔。