HGAT-用于半监督短文本分类的异构图注意力网络

来源：EMNLP 2019 论文链接 代码及数据集链接 摘要 短文本分类在新闻和推特中找到了丰富和有用的标记，以帮助用户找到相关信息。由于在许多实际应用案例中缺乏有标记的训练数据，因此迫切需要研究半监督短文本分类。现有的研究主要集中在长文本上，并且由于稀疏性和有限的标记数据，而现有的研究应用在短文本上表现令人不满意。本文提出了一种新的基于异构图神经网络的半监督短文本分类方法，该方法充分利用了标记数

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