融合实体信息的图卷积神经网络的短文本分类模型分析

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摘要：基于融合实体信息，建立图卷积神经网络模型，该模型结构分别由类别输出、特征学习、嵌入输入以及实体链接四个模块构成，将其应用于短文本分类，在实际操作中，可以利用实体链接工具对短文本中实体进行抽取，并在图卷积神经网络支持下，进行建模、拼接以及融合处理，最后完成短文本分类。相较于传统文本分类方法，前者不仅可以保证极高的分类准确率，其分类性能也明显优于目前文本分类领域中现有主流方法，对后续自然语言处理更进一步研究有着重要现实意义。（剩余5818字）

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