# text_gcn
The implementation of Text GCN in our paper:
Liang Yao, Chengsheng Mao, Yuan Luo. "Graph Convolutional Networks for Text Classification." In 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), 7370-7377
## Require
Python 2.7 or 3.6
Tensorflow >= 1.4.0
## Reproducing Results
1. Run `python remove_words.py 20ng`
2. Run `python build_graph.py 20ng`
3. Run `python train.py 20ng`
4. Change `20ng` in above 3 command lines to `R8`, `R52`, `ohsumed` and `mr` when producing results for other datasets.
## Example input data
1. `/data/20ng.txt` indicates document names, training/test split, document labels. Each line is for a document.
2. `/data/corpus/20ng.txt` contains raw text of each document, each line is for the corresponding line in `/data/20ng.txt`
3. `prepare_data.py` is an example for preparing your own data, note that '\n' is removed in your documents or sentences.
## Inductive version
An inductive version of Text GCN is [fast_text_gcn](https://github.com/yao8839836/fast_text_gcn), where test documents are not included in training process.
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text_gcn:用于文本分类的图卷积网络。 AAAI 2019
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2021-02-03
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text_gcn 本文中Text GCN的实现: 梁耀,毛成胜,罗源。 “图卷积网络用于文本分类。” 在第33届AAAI人工智能会议(AAAI-19)中 要求 Python 2.7或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 再现结果 运行python remove_words.py 20ng 运行python build_graph.py 20ng 运行python train.py 20ng 在为其他数据集生成结果时,将上述3个命令行中的20ng更改为R8 , R52 , ohsumed和mr 。 输入数据示例 /data/20ng.txt表示文档名称,培训/测试组,文档标签。 每行都是一个文档。 /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本,每行对应/data/20ng.txt的相应行 prepare_data.py是准备自己的数据的示例,请注意,文档或句子中的“ \ n”已删除。 归纳版 文本GCN的归纳版本是 ,其中培训过程中未包括测试文档。
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