针对这一问题，文献提出了基于图卷积神经网络（graph convolutional neuralnetwork，GCN）的文本分类方法，在图上对局部结构进行建模，提取节点依赖关系，更好地捕捉文本信息，成功地将卷积神经网络应用到了图结构上 [8]。长期以来, 自然语言处理任务主要采用监督学习范式, 即针对特定任务, 给定监督数据, 设计统计学习模型, 通过**小化损失函数来学习模型参数, 并在新数据上进行模型推断。随着深度神经网络的兴起, 传统的统计机器学习模型逐渐被神经网络模型所替代, 但仍然遵循监督学习的范式 [11]。针对医疗、法律、教育等场景开发智能客服，提升专业度。肥东上门安装智能客服价格查询
与机器学习相比，深度学习模型结构更为复杂，且不用人工进行特征标注，可以直接对文本内容进行学习和建模。在基于深度学习的文本分类方法中，常用的模型包括卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）、循环神经网络（recurrent neural network，RNN）、长短期记忆网络（long short-term memory network，LSTM）以及相关的注意力机制等。然而，机器学习和传统的神经网络只能处理欧氏空间的数据。传统神经网络通常将图像和视频这类欧氏数据作为输入，利用欧氏数据的平移不变性来捕捉数据的局部特征信息。图数据作为一种非欧数据,可以自然地表达生活中的数据结构。与图像与视频不同，图数据中每个节点的局部结构是不同的，缺乏平移不变性使得其无法在图数据上定义卷积核。巢湖上门安装智能客服工厂直销它能够自动回答客户的问题、处理请求、提供信息和解决问题，从而提高客户满意度和降低企业运营成本。
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