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yao8839836 / fast_text_gcn

FastGCN for inductive text classification
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请问，如果我有预先训练的词向量，需要修改fast_text_gcn的那些代码？ #5

Closed iimlearning closed 4 years ago

iimlearning commented 4 years ago

我有预训练的词向量，我想把它们作为图卷积神经网络的初值，我该如何修改代码，该修改哪些部分呢？ 谢谢 祝好

yao8839836 commented 4 years ago

@iimlearning

您好，需要将utils.py的221行 features = sp.identity(features.shape[0])注释掉，allx, x, tx等文件生成时写入词向量。Text GGN的build_graph.py中有写入词向量代码，只是我发现加词向量效果不好，就把存词向量的字典设置为空, 也就是{}。

iimlearning commented 4 years ago

@iimlearning

您好，需要将utils.py的221行 features = sp.identity(features.shape[0])注释掉，allx, x, tx等文件生成时写入词向量。Text GGN的build_graph.py中有写入词向量代码，只是我发现加词向量效果不好，就把存词向量的字典设置为空, 也就是{}。

谢谢你。

iimlearning commented 4 years ago

@yao8839836

对了，您是否考虑过在GCN中加入位置信息呢？因为对于我的数据集而言，位置信息极其的重要甚至决定了最终的结果。如果您有考虑过，或读过类似的论文，可以分享一下吗？谢谢您。

yao8839836 commented 4 years ago

@iimlearning

您好，可参考 http://proceedings.mlr.press/v97/you19b/you19b.pdf https://www.aclweb.org/anthology/D19-1345.pdf