简介：

短文本分类是一种使用预定义标签对短句子进行分类的方法。 但是，短文本的长度短受到限制，这导致特征稀疏的挑战性问题。 现有的大多数方法都将每个短句子视为独立且均匀分布的（IID），仅在句子本身中集中了局部上下文，并且丢失了句子之间的关系信息。 为了克服这些限制，我们提出了一个PathWalk模型，该模型结合了图网络和短句子的强度来解决短文本的稀疏性。 在四个不同的可用数据集上的实验结果表明，我们的PathWalk方法达到了最新的结果，证明了图形网络在短文本分类中的效率和鲁棒性。