一种基于图卷积注意力网络的文本分类方法

本发明公开了一种基于图卷积注意力网络的文本分类方法，包括如下步骤：步骤1：构建包含词节点、文档节点、标签节点的图G；步骤2：构建图卷积和图注意力结合的神经网络，用于更新节点特征向量H”；步骤3：将步骤2得到的结点特征向量H”输入全连接神经网络，得到文本分类结果；步骤4：使用交叉熵损失作为损失函数，更新文本分类模型参数；步骤5：基于公开的文本分类数据集，根据步骤1～4训练文本分类模型；步骤6：基于步骤5训练完成的文本分类模型进行文本分类。本发明的方法，同时从全局和局部更新结点特征，提高了文本分类的准确性。