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数据分析与知识发现  2021, Vol. 5 Issue (9): 31-41     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2021.0266
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融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究*
周泽聿1,2,王昊1,2(),赵梓博1,2,李跃艳1,2,张小琴3
1南京大学信息管理学院 南京 210023
2江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京 210023
3金陵图书馆 南京 210023
Construction and Application of GCN Model for Text Classification with Associated Information
Zhou Zeyu1,2,Wang Hao1,2(),Zhao Zibo1,2,Li Yueyan1,2,Zhang Xiaoqin3
1School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210023, China
2Jiangsu Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Service, Nanjing 210023, China
3Jinling Library, Nanjing 210023, China
全文: PDF (1027 KB)   HTML ( 20
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 有效学习文本上下文语境和词语间的关联性,提升文本自动分类的性能。【方法】 提出一种融合关联信息的BERT-BiLSTM-SGCN(Similarity-GCN)长文本分类模型。首先,利用BERT得到待分类长文本的词向量初始特征,将其输入BiLSTM模型中捕获语义关系,并将其输出作为图卷积网络的节点表示,其中每个节点代表每个词特征;然后,使用词之间的相似值作为图卷积网络中的节点之间的边表示,并将结合得到的节点表示以构造图结构作为SGCN层表示;最后,将利用SGCN层得到的长文本表示输出至全连接层中得到最终的分类结果。【结果】 实验结果表明,针对知网中文文献主题多分类问题,模型分类准确率达到了0.834 09,均优于基准模型。【局限】 将文本数据处理成单标签进行多分类,未考虑到多标签的分类问题。【结论】 所提模型能够有效地对长文本数据进行建模,将BERT、BiLSTM和SGCN模型相结合,可以大大提高模型的分类性能。

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作者相关文章
周泽聿
王昊
赵梓博
李跃艳
张小琴
关键词 图卷积网络深度学习BERT文本分类    
Abstract

[Objective] This paper tries to learn the text contexts and the polysemy of words, aiming to improve the performance of automatic text classification. [Objective] We proposed a GCN model for long text classification with associated information. First, we used BERT to obtain the initial features of word vectors of the long texts. Then, we input these initial features into the BiLSTM model to capture their semantic relationship. Third, we represented the word features as nodes of the graph convolutional network SGCN. Fourth, we used the vector similarity between words as the edge to connect the nodes, and construct a graph structure. Finally, we input the long text representation from SGCN into the fully connected layers to finish the classification tasks. [Results] We examined our model with Chinese scientific literature having multiple subjects. The accuracy of our model is 0.834 09, which is better than the benchmark model. [Limitations] We only treated the texts as single topic ones for multi-classification tasks. [Conclusions] The proposed model based on BERT, BiLSTM and SGCN algorithms could effectively classify long texts.

Key wordsGraph Convolutional Network    Deep Learning    BERT    Text Classification
收稿日期: 2021-03-16      出版日期: 2021-10-15
ZTFLH:  G202  
基金资助:*国家自然科学基金项目(72074108);2020无锡市科协软科学研究课题(KT-20-C058);南京大学博士研究生创新研究项目的研究成果之一(CXYJ21-69)
通讯作者: 王昊     E-mail: ywhaowang@nju.edu.cn
引用本文:   
周泽聿,王昊,赵梓博,李跃艳,张小琴. 融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 31-41.
Zhou Zeyu,Wang Hao,Zhao Zibo,Li Yueyan,Zhang Xiaoqin. Construction and Application of GCN Model for Text Classification with Associated Information. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2021, 5(9): 31-41.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2021.0266      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2021/V5/I9/31
Fig.1  基于BERT-BiLSTM-SGCN的文本多分类模型
分类号 含义 总计数据 训练集数量 测试集数量
R181 流行病学基本理论方法 1 871 1 575 296
R183 传染病预防 1 281 1 158 123
R184 防疫措施与管理 1 909 1 723 186
R259 现代医学内科疾病 1 731 1 512 219
R473 专科护理学 2 323 1 834 489
R511 病毒传染病 4 813 3 529 1 284
R563 肺疾病 1 952 1 668 284
合计 15 880 12 999 2 881
Table 1  仅包含一个分类号的文献分布情况
Fig.2  基于词与词之间相似度构建邻接矩阵
序号 模型 模型介绍 准确率
1 TextBERT-BiLSTM-Softmax 将文档级TextBERT得到该文档的文本嵌入输入BiLSTM模型后,再输入Softmax得到分类结果 0.833 04
2 TextBERT-Softmax 将文档级TextBERT得到该文档的文本嵌入直接输入Softmax得到分类结果 0.829 57
3 TextBERT-BiLSTM-SVM SVM是一个二元线性分类器,自提出以来便在各种机器学习相关工作中取得了很好的效果。其扩展性良好,经过不断发展,SVM方法在非线性分类和多元分类的任务中也表现出不错的实验效果。这里选择SVM方法进行对比实验。将文档级TextBERT得到该文档的文本嵌入,输入BiLSTM模型后,再输入SVM中得到分类结果 0.829 29
4 TextGCN 使用One-Hot作为特征输入,构建基于文档和词的异构图[7],在GCN上对文本进行半监督分类 0.728 90
5 WordBERT-TextGCN 将WordBERT 嵌入初始化进行节点表示,构建与TextGCN相同的基于文档和词的异构图,在GCN上对文本进行半监督分类 0.729 23
6 WordBERT-BiLSTM-TextGCN 将WordBERT 得到的词向量输入BiLSTM模型后得到的特征输入进行节点表示,构建与TextGCN相同的基于文档和词的异构图,在GCN上对文本进行半监督分类 0.734 06
Table 2  不同模型文本分类结果
Fig.3  BERT-BiLSTM-SGCN模型在不同分词情况下的文本分类结果
Fig.4  不同参数下对模型结果的影响
Fig.5  最优参数下不同类别的WordBERT-BiLSTM-SGCN模型分类结果
[1] 贺鸣, 孙建军, 成颖. 基于朴素贝叶斯的文本分类研究综述[J]. 情报科学, 2016, 34(7):147-154.
[1] ( He Ming, Sun Jianjun, Cheng Ying. Text Classification Based on Naive Bayes: A Review[J]. Information Science, 2016, 34(7):147-154.)
[2] 雷飞. 基于神经网络和决策树的文本分类及其应用研究[D]. 成都: 电子科技大学, 2018.
[2] ( Lei Fei. Research on Text Classification Based on Neural Network and Decision Tree and Its Application[D]. Chengdu: University of Electronic Science and Technology of China, 2018.)
[3] 王昊, 叶鹏, 邓三鸿. 机器学习在中文期刊论文自动分类研究中的应用[J]. 现代图书情报技术, 2014(3):80-87.
[3] ( Wang Hao, Ye Peng, Deng Sanhong. The Application of Machine-Learning in the Research on Automatic Categorization of Chinese Periodical Articles[J]. New Technology of Library and Information Service, 2014(3):80-87.)
[4] 万齐斌, 董方敏, 孙水发. 基于BiLSTM-Attention-CNN混合神经网络的文本分类方法[J]. 计算机应用与软件, 2020, 37(9):94-98, 201.
[4] ( Wan Qibin, Dong Fangmin, Sun Shuifa. Text Classification Method Based on BiLSTM-Attention-CNN Hybrid Neural Network[J]. Computer Applications and Software, 2020, 37(9):94-98, 201.)
[5] 邵良杉, 周玉. 基于语义规则与RNN模型的在线评论情感分类研究[J]. 中文信息学报, 2019, 33(6):124-131.
[5] ( Shao Liangshan, Zhou Yu. Semantic Rules and RNN Based Sentiment Classification for Online Reviews[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2019, 33(6):124-131.)
[6] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-Training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[OL]. arXiv Preprint, arXiv: 1810.04805.
[7] Yao L, Mao C S, Luo Y. Graph Convolutional Networks for Text Classification [C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2019: 7370-7377.
[8] Gao L C, Wang J K, Pi Z X, et al. A Hybrid GCN and RNN Structure Based on Attention Mechanism for Text Classification[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2020, 1575:Article No. 012130.
[9] 范涛, 吴鹏, 曹琪. 基于深度学习的多模态融合网民情感识别研究[J]. 信息资源管理学报, 2020, 10(1):39-48.
[9] ( Fan Tao, Wu Peng, Cao Qi. The Research of Sentiment Recognition of Online Users Based on DNNs Multimodal Fusion[J]. Journal of Information Resources Management, 2020, 10(1):39-48.)
[10] 杜若鹏, 鲜国建, 寇远涛. 基于改进TF-IDF-CHI算法的农业科技文献文本特征抽取[J]. 数字图书馆论坛, 2019(8):18-24.
[10] ( Du Ruopeng, Xian Guojian, Kou Yuantao. Improvement and Application of TF-IDF-CHI in Agricultural Science Text Feature Extraction[J]. Digital Library Forum, 2019(8):18-24.)
[11] 靳春妍, 牟冬梅, 王萍, 等. 融入表情特征的网络舆情情感分析方法研究[J]. 科技情报研究, 2020, 2(4):13-22.
[11] ( Jin Chunyan, Mu Dongmei, Wang Ping, et al. Research on Sentiment Analysis Method Integrating Emoticon Feature of Online Public Opinion[J]. Scientific Information Research, 2020, 2(4):13-22.)
[12] 王昊, 邓三鸿, 朱立平, 等. 大数据环境下政务数据的情报价值及其利用研究: 以海关报关商品归类风险规避为例[J]. 科技情报研究, 2020, 2(4):74-89.
[12] ( Wang Hao, Deng Sanhong, Zhu Liping, et al. A Study of Intelligence Value and Employment of Political Data in Big Data Environment: The Risk Avoidance of Customs Declaration Commodities[J]. Scientific Information Research, 2020, 2(4):74-89.)
[13] 章成志, 李卓, 储荷婷. 基于全文内容的学术论文研究方法自动分类研究[J]. 情报学报, 2020, 39(8):852-862.
[13] ( Zhang Chengzhi, Li Zhuo, Chu Heting. Using Full Content to Automatically Classify the Research Methods of Academic Articles[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2020, 39(8):852-862.)
[14] 吕璐成, 韩涛, 周健, 等. 基于深度学习的中文专利自动分类方法研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(10):75-85.
[14] ( Lyu Lucheng, Han Tao, Zhou Jian, et al. Research on the Method of Chinese Patent Automatic Classification Based on Deep Learning[J]. Library and Information Service, 2020, 64(10):75-85.)
[15] 是沁, 李阳. 基于深度学习的人文社科专题数据库文本资源分类研究: 以“新华丝路”数据库与“一带一路”专题库为例[J]. 信息资源管理学报, 2020, 10(5):23-29, 37.
[15] ( Shi Qin, Li Yang. Research on Text Resource Classification of Humanities and Social Sciences Thematic Database Based on Deep Learning: Taking “XinHua Silkroad” Database and “One Belt One Road” Database as Examples[J]. Journal of Information Resources Management, 2020, 10(5):23-29, 37.)
[16] 王倩, 曾金, 刘家伟, 等. 基于深度学习的学术文本段落结构功能识别研究[J]. 情报科学, 2020, 38(3):64-69.
[16] ( Wang Qian, Zeng Jin, Liu Jiawei, et al. Structure Function Recognition of Academic Text Paragraph Based on Deep Learning[J]. Information Science, 2020, 38(3):64-69.)
[17] 徐绪堪, 周泽聿. 基于多尺度BiLSTM-CNN的微信推文的情感分类模型及应用研究[J]. 情报科学, 2021, 39(5):130-137.
[17] ( Xu Xukan, Zhou Zeyu. A Multi-scale BiLSTM-CNN Based Emotion Classification Model for WeChat Tweets and Its Application[J]. Information Science, 2021, 39(5):130-137.)
[18] 王晰巍, 邢云菲, 韦雅楠, 等. 大数据驱动的社交网络舆情用户情感主题分类模型构建研究: 以“移民”主题为例[J]. 信息资源管理学报, 2020, 10(1):29-38, 48.
[18] ( Wang Xiwei, Xing Yunfei, Wei Ya'nan, et al. Research on the Topic Model Construction of Sentiment Classification of Public Opinion Users in Social Networks Driven by Big Data: Taking “Immigration” as the Topic[J]. Journal of Information Resources Management, 2020, 10(1):29-38, 48.)
[19] 徐彤阳, 尹凯. 基于深度学习的数字图书馆文本分类研究[J]. 情报科学, 2019, 37(10):13-19.
[19] ( Xu Tongyang, Yin Kai. Text Classification of Digital Library Based on Deep Learning[J]. Information Science, 2019, 37(10):13-19.)
[20] Yu S S, Su J D, Luo D. Improving BERT-Based Text Classification with Auxiliary Sentence and Domain Knowledge[J]. IEEE Access, 2019, 7:176600-176612.
doi: 10.1109/Access.6287639
[21] 陆伟, 李鹏程, 张国标, 等. 学术文本词汇功能识别: 基于BERT向量化表示的关键词自动分类研究[J]. 情报学报, 2020, 39(12):1320-1329.
[21] ( Lu Wei, Li Pengcheng, Zhang Guobiao, et al. Recognition of Lexical Functions in Academic Texts: Automatic Classification of Keywords Based on BERT Vectorization[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2020, 39(12):1320-1329.)
[22] 赵旸, 张智雄, 刘欢, 等. 基于BERT模型的中文医学文献分类研究[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8):41-49.
[22] ( Zhao Yang, Zhang Zhixiong, Liu Huan, et al. Classification of Chinese Medical Literature with BERT Model[J]. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2020, 4(8):41-49.)
[23] Tang H L, Mi Y, Xue F, et al. An Integration Model Based on Graph Convolutional Network for Text Classification[J]. IEEE Access, 2020, 8:148865-148876.
doi: 10.1109/Access.6287639
[24] Li G H, Müller M, Thabet A, et al. DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs? [C]//Proceedings of 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2019: 9266-9275.
[25] Liu J X, Meng F R, Zhou Y, et al. Character-Level Neural Networks for Short Text Classification [C]//Proceedings of 2017 International Smart Cities Conference. IEEE, 2017. DOI: 10.1109/ISC2.2017.8090812.
doi: 10.1109/ISC2.2017.8090812
[26] 张晓丹. 改进的图神经网络文本分类模型应用研究: 以NSTL科技期刊文献分类为例[J]. 情报杂志, 2021, 40(1):184-188.
[26] ( Zhang Xiaodan. The Application of Improved Graph Convolutional Neural Network in Big Data Classification of Scientific and Technological Documents[J]. Journal of Intelligence, 2021, 40(1):184-188.)
[27] 郭利敏. 基于卷积神经网络的文献自动分类研究[J]. 图书与情报, 2017(6):96-103.
[27] ( Guo Limin. Study of Automatic Classification of Literature Based on Convolution Neural Network[J]. Library & Information, 2017(6):96-103.)
[28] 罗鹏程, 王一博, 王继民. 基于深度预训练语言模型的文献学科自动分类研究[J]. 情报学报, 2020, 39(10):1046-1059.
[28] ( Luo Pengcheng, Wang Yibo, Wang Jimin. Automatic Discipline Classification for Scientific Papers Based on a Deep Pre-Training Language Model[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2020, 39(10):1046-1059.)
[29] Khatri A, Pranav P, Anand K M. Sarcasm Detection in Tweets with BERT and GloVe Embeddings[OL]. arXiv Preprint,arXiv: 2006. 11512.
[30] Sharfuddin A A, Tihami M N, Islam M S. A Deep Recurrent Neural Network with BiLSTM Model for Sentiment Classification [C]//Proceedings of 2018 International Conference on Bangla Speech and Language Processing. IEEE, 2018.
[31] Lu Z B, Du P, Nie J Y. VGCN-BERT: Augmenting BERT with Graph Embedding for Text Classification [C]//Proceedings of European Conference on Information Retrieval. Springer, Cham, 2020: 369-382.
[32] Chen H Y, Lin Y S, Lee C C. Through the Words of Viewers: Using Comment-Content Entangled Network for Humor Impression Recognition [C]//Proceedings of 2021 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT). IEEE, 2021.
[1] 陈杰,马静,李晓峰. 融合预训练模型文本特征的短文本分类方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 21-30.
[2] 马江微, 吕学强, 游新冬, 肖刚, 韩君妹. 融合BERT与关系位置特征的军事领域关系抽取方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 1-12.
[3] 李文娜, 张智雄. 基于联合语义表示的不同知识库中的实体对齐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 1-9.
[4] 王昊, 林克柔, 孟镇, 李心蕾. 文本表示及其特征生成对法律判决书中多类型实体识别的影响分析[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 10-25.
[5] 喻雪寒, 何琳, 徐健. 基于RoBERTa-CRF的古文历史事件抽取方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 26-35.
[6] 赵丹宁,牟冬梅,白森. 基于深度学习的科技文献摘要结构要素自动抽取方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 70-80.
[7] 徐月梅, 王子厚, 吴子歆. 一种基于CNN-BiLSTM多特征融合的股票走势预测模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 126-138.
[8] 刘文斌, 何彦青, 吴振峰, 董诚. 基于BERT和多相似度融合的句子对齐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 48-58.
[9] 陆泉, 何超, 陈静, 田敏, 刘婷. 基于两阶段迁移学习的多标签分类模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 91-100.
[10] 钟佳娃,刘巍,王思丽,杨恒. 文本情感分析方法及应用综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 1-13.
[11] 黄名选,蒋曹清,卢守东. 基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 115-125.
[12] 尹鹏博,潘伟民,张海军,陈德刚. 基于BERT-BiGA模型的标题党新闻识别研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 126-134.
[13] 余本功,朱晓洁,张子薇. 基于多层次特征提取的胶囊网络文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 93-102.
[14] 张国标,李洁. 融合多模态内容语义一致性的社交媒体虚假新闻检测*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 21-29.
[15] 宋若璇,钱力,杜宇. 基于科技论文中未来工作句集的学术创新构想话题自动生成方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 10-20.
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