融合语义和句法依存分析的图卷积新闻文本分类

图卷积神经网络GCN已经广泛应用于文本分类任务中，但GCN在文本分类时仅仅根据词语的共现关系来构建文本图，忽略了文本语言本身的规律关系，如语义关系与句法关系，并且GCN不善于提取文本上下文特征和序列特征。针对上述问题，该文提出了一种文本分类模型SEB-GCN,其在文本词共现图的基础上加入了句法文本图与语义文本图，再引入ERNIE和残差双层BiGRU网络来对文本特征进行更深入的学习，从而提高模型的分类效果。实验结果表明，该文提出的SEB-GCN模型在四个新闻数据集上，分类精确度对比其他模型分别提高4.77%、4.4%、4.8%、3.4%、3%,且分类收敛速度也明显快于其他模型。