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本发明提供了一种文本分类方法、系统、计算机设备和存储介质,所述方法包括建立一种包括同时捕捉节点多阶邻域信息的高低阶图卷积层、混合不同邻域的一阶到高阶特征的信息融合层、一阶图卷积层及softmax分类输出层的新的高低阶图卷积神经网络模型,输入训练集文本图网络训练得到文本分类模型后,将测试集文本图网络输入分类模型得到分类结果。本发明实施例在文本分类时,保证了文本分类效率和分类效果的同时,还通过同时捕捉节点多阶邻域信息的方法解决了现有图卷积应用于文本分类时的计算复杂、参数量大、过平滑和限制感受野等问题
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112529071 A (43)申请公布日 2021.03.19 (21)申请号 202011425848.0 G06F 16/35 (2019.01) (22)申请日 2
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