融合文本圖卷積和集成學(xué)習(xí)的文本分類方法

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收稿日期：2022-03-01；修回日期：2022-04-20  基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61873068）

作者簡(jiǎn)介：周玄郎（1996-），男，江西撫州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理（1305291858@qq.com）；邱衛(wèi)根（1968-），男，江西臨川人，教授，碩導(dǎo)，博士，主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋⒂?jì)算機(jī)圖形圖像學(xué)；張立臣（1962-），男，吉林吉林人，教授，博導(dǎo)，博士，主要研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)、信息物理融合系統(tǒng)研究.

摘 要：

為了提高文本分類的準(zhǔn)確率并解決文本圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)節(jié)點(diǎn)特征利用不足的問(wèn)題，提出了一種新的文本分類模型，其內(nèi)在融合了文本圖卷積和Stacking集成學(xué)習(xí)方法的優(yōu)點(diǎn)。（剩余15906字）