BertGCN：BERT与图网络之上的Transductive文本分类. 所提出的BertGCN由两个模块组成：BERT模块与GCN模块，GCN模块构建在BERT模块之上。训练与使用BertGCN主要由三个 …

This repo contains code for BertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERT. In this work, we propose BertGCN, a model that combines large scale pretraining and …

bert4gcn利用bert中间层的输出和单词之间的位置信息来增强gcn，以更好地编码依赖图进行下游分类。 实验结果表明，本文提出的BERT4GCN优于所有最先进的 baselines ，证明了用BERT的 …

在融合Bert与GCN训练这部分，文中指出，将Bert encoder部分得到embedding后丢进GCN里，直接联合训练，会有两个问题出现，1. 梯度回传时，Bert部分得不到有效的梯度优化。

2021年5月12日 · In this work, we propose BertGCN, a model that combines large scale pretraining and transductive learning for text classification. BertGCN constructs a …

本文的主要贡献与创新点概括如下：1) 提出了BERT-Attention-GCN (BAG)模型，将GCN 和BERT 进行结合，在两者的特征输入之间增加注意力机制层，充分融合全局信息和局部信息，加强邻 …

We propose an end-to-end resolver by combining pre-trained BERT with Relational Graph Convolutional Network (R-GCN). R-GCN is used for digesting structural syntactic information …

2021年11月3日 · BERT4GCN利用BERT中间层的输出和单词之间的位置信息来增强GCN，以更好地编码依赖图进行下游分类。 实验结果表明，本文提出的BERT4GCN优于所有最先进 …

2024年5月27日 · BERT与GCN的珠联璧合. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：以其深度双向理解能力著称，能够捕获句子内部的复杂关系。 …

In this work, we propose BertGCN, a model that combines large scale pretraining and transductive learning for text classification. BertGCN constructs a heterogeneous graph over …