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yao8839836 / text_gcn

Graph Convolutional Networks for Text Classification. AAAI 2019
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关于build_graph中word_vector_map的问题 #90

Open Y0ungMay opened 4 years ago

Y0ungMay commented 4 years ago

你好，我看到build_graph中定义了word_vector_map之后，并没有对他内容进行更新，这个py文件中的后续代码又用到了word_vector_map，请问是怎么回事啊？

yao8839836 commented 4 years ago

@Y0ungMay

你好，后续实际并没有用到word_vector_map, 它一直是一个空的字典，也就是这一句: if word in word_vector_map:

一直不成立。if下面的代码从未执行。

我试过用Glove词向量作为节点特征，发现效果不好，就赋值为空了。

Y0ungMay commented 4 years ago

好的，谢谢

Y0ungMay commented 4 years ago

你好，不知道你是否尝试过用GraphSAGE来进行分类。我主要参考了https://github.com/FighterLYL/GraphNeuralNetwork/tree/master/chapter7 的代码。他用的是cora的数据集，我尝试对R8数据集进行分类预测。他直接下载了分类所需的.x,.y,.allx那些文件，而我借用了你的代码来生成这些文件。输入之后，loss一直为NAN，网上说可能是输入数据有问题，可是我比较了一下感觉没问题，现在就有点不知道怎么办好了。不知道你有没有这方面的经验。 另外一个问题就是，你知道哪里可以下载到你实验数据集的.x，.y，.allx这一类文件吗？

yao8839836 commented 4 years ago

@Y0ungMay

我试过，结果跟你差不多，可能是因为用的one-hot特征，又随机采样邻居，使得能用到的文本中的单词信息，以及全局单词共生信息很少。

x，.y，.allx这一类文件可以去原始GCN，或者高赞GCN模型的Git上找，或者参考build_graph.py自己生成。

Y0ungMay commented 4 years ago

谢谢回复。我按照你说的去找了找，发现kipf用的也是别人处理好的文件，然后顺着他的引用找，也是别人处理好的文件，就有点头疼。我用来测试的，就是你build_graph.py生成的文件，所以想着或许你可能也遇到过这种问题。我自己再去试试看吧。

JialongWang1224 commented 4 years ago

那这样的话，以20ng为例最终的输入的feature是什么？我查看了build_graph在259行的代码，输出x.toarray().sum()查看发现是一个全为0的矩阵，那不就是没有用到word的信息吗