基于知识增强的图卷积神经网络的文本分类

针对文本分类问题,提出新的基于知识增强的图卷积神经网络（KEGCN）分类模型. KEGCN模型在整个文本集上构建了一个包含单词节点、文档节点、外部实体节点的文本图,不同类型节点之间使用不同的相似性计算方法;在文本图构建完成后将其输入到2层图卷积网络中学习节点的表示并进行分类. KEGCN模型引入外部知识进行构图,捕获长距离不连续的全局语义信息,是第1个将知识信息引入图卷积网络进行分类任务的工作. 在4个大规模真实数据集20NG、OHSUMED、R52、R8上进行文本分类实验,结果表明,KEGCN模型的分类准确率优于所有的基线模型. 将知识信息融入图卷积神经网络有利于学习到更精准的文本表示,提高文本分类的准确率.     

全国半导体激光器和发光器件学术讨论会

<正> 中国电子学会委托中国科学院半导体研究所、永川光电技术研究所、长春半导体厂共同筹办的《全国半导体激光器和发光器件学术讨论会》于1980年12月12日至16日在永川光电技术研究所举行.参加这次会议的有特邀代表高鼎三、冯志超教授、杨姮彩高级工程师,有来自全国科研单位、高等院校、工业部门等36个单位,98名代表.     

主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型

基于会话的推荐旨在基于会话内数据,为匿名或未登录用户做出推荐.现有的研究工作通常仅以会话中单个商品作为最小单位进行建模,忽略商品在不同感受野下的表征.同时,尚未挖掘会话序列中蕴含的商品隐式主题信息.为了缓解上述问题,文中提出主题增强的多层次图神经网络会话推荐模型(Topic-Enhanced Multi-level Graph Neural Network for Session-Based Recommendation, TEMGNN).首先,设计多层次商品嵌入学习模块,拓宽商品的感受野,获取不同粒度下的商品表示.然后,结合文中提出的多层次图神经网络进行同粒度和跨粒度下的商品信息传播,捕获更丰富的商品嵌入表征.此外,提出商品主题学习模块,在不依赖任何商品属性信息的前提下,抽取商品在隐空间下的主题共性,并以显式的向量空间投影方式自动形成商品的主题表示,用于增强模型推荐性能.在3个基准数据集上的实验表明,TEMGNN的表现较优.     

基于双向注意力和类生成器的小样本文本分类

在小样本文本分类领域中，查询集和支持集的特征提取是影响分类结果的关键之一，但以往的研究大多忽略了两者之间存在匹配信息且在各自的信息提取中忽略了特征间的重要性程度不同，因此提出了一种新的小样本分类模型.模型结合GRU的全局信息提取能力和注意力机制的局部细节学习能力对文本特征进行建模，同时采用双向注意力机制来获取支持样本与查询样本间的交互信息，并创新性的提出“类生成器”用以区分同类样本间的不同重要性同时生成更具判别性的类别表示.此外，为了获得更为清晰的分类界限，还设计了一个原型感知的正则化项来优化原型学习.模型在2个小样本分类数据集上进行了实验，均取得了比目前最优基线模型更好的分类效果.