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今天分享一篇将图神经网络应用于文本分类的创新模型——TextSSL。在传统的文档理解中，模型往往难以同时捕捉文本的局部句法细节和全局语义关联。针对这一挑战，TextSSL提出了一种基于动态稀疏图结构学习的新范式，通过构建句内句法子图和句间语义关联，使模型能够像人类一样"精读"文档——既关注词语间的局部搭配，又理解跨句子的长程依赖关系。

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TextING文本分类:突破传统！TextING：用图神经网络为每篇文本「量身定制」关系图谱

接下来，我将深入对这篇论文展开全面解读。和以往一样，我会严格依照论文的结构框架，从研究背景、核心论点、实验设计到最终结论，逐一对文章的各个关键部分进行细致剖析 ，力求为大家呈现这篇时间序列预测论文的全貌，挖掘其中的研究价值与创新点。

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1. Abstract

近年来，图神经网络（GNNs）被广泛应用于文档分类任务。然而，现有方法大多基于静态的词共现图且缺乏句子层级信息，这带来了三大挑战：（1）词汇歧义性，（2）词汇同义性，以及（3）动态上下文依赖性。为解决这些挑战，本文提出了一种新颖的基于GNN的稀疏结构学习模型，用于归纳式文档分类。具体而言，首先通过句子级词共现图的不相交并集生成文档级图。该模型通过一组可训练的边连接不同句子间的离散词汇，并采用结构学习机制稀疏地筛选具有动态上下文依赖关系的边。具有稀疏结构的图能够通过GNN联合挖掘文档中的局部和全局上下文信息。在归纳学习阶段，优化后的文档图被送入通用读出函数，以端到端的方式完成图层级分类和优化。在多个真实数据集上的实验表明，所提出模型性能优于当前最先进方法，并验证了为每个文档学习稀疏结构的必要性。

2. Introduction

文档分类作为自然语言处理（NLP）领域最基础的任务之一，旨在通过算法自动将输入文档划分到一个或多个类别中。该任务的核心在于提取能够表征文档的特征。传统方法采用人工设计的特征（如词袋模型、词频-逆文档频率）。随着深度学习技术的发展，Word2Vec（Mikolov et al. 2013）等相关工作开始利用上下文信息学习词表征。考虑到词汇在序列中的顺序，许多模型采用基于序列的模型，包括循环神经网络（RNN）（Mikolov et al. 2010; Tai, Socher, and Manning 2015; Liu, Qiu, and Huang 2016）和卷积神经网络（CNN）（Kim 2014;

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