文本分类方法及存储介质

一种文本分类方法及存储介质，所述方法包括：获取待分类文本构建的数据集并基于所述数据集构造图结构，获取图结构产生的邻接矩阵；对所述图结构中的节点进行预训练，得到与所述图结构适应的节点向量；将所述节点向量的特征矩阵和所述邻接矩阵输入至图卷积网络，对所述文本进行分类；其中，将所述节点向量的特征矩阵和所述邻接矩阵输入至图卷积网络，对所述文本进行分类，包括：将所述特征矩阵作为输入，在图卷积网络的每一层中，使用前一层的输入特征矩阵来获得下一层的隐藏层表示；将图卷积网络最后一层的输出通过前馈网络映射到结果空间，得到每个节点的最终输出。本申请提升了对未见节点的预测能力，提升在大规模图数据集上的推理效率。