摘要：文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，旨在将给定的文本数据分配到预定义的一组类别中。传统的文本分类方法只能处理欧氏空间的数据，不能处理图这种非欧氏数据。而对于图结构的文本数据无法直接处理，无法捕捉图中的非欧氏结构。因此，如何将图神经网络应用到文本分类任务中是目前的研究热点之一。文中对基于图神经网络的文本分类方法进行了综述，首先，概述了基于机器学习和基于深度学习的传统文本分类方法，总结了图卷积神经网络的背景和原理；其次，根据不同类型的图网络详细阐述了基于图神经网络的文本分类方法，同时对图神经网络模型在文本分类中的应用进行了深入分析；然后，对目前基于图神经网络的文本分类模型进行了对比实验，讨论了模型的分类性能；最后，提出了未来的研究方向，以推动该领域的进一步发展。
文章目录
1 图卷积神经网络
1.1 基于谱域的图卷积神经网络
1.2 基于空域的图卷积神经网络
1.3 图卷积神经网络的改进
2 基于图神经网络的文本分类方法
2.1 图卷积神经网络
2.2 图注意力网络
2.3 门控图神经网络
2.4 图变换网络
3 基于图神经网络的文本分类实验
3.1 数据集
3.2 文本分类性能分析
3.3 参数性能分析
4 未来研究方向
4.1 模型深度
4.2 动态图
4.3 更大规模的图卷积网络
4.4 多图卷积神经网络
5 结束语
