北邮石川老师团队的论文，又是有关异构图的。 本文指出，异构图在现实中不可避免地是有噪声的或不完整的，因此，对于hgnn来说，学习异构图结构而不是仅仅依赖原始图结构是至关重要的。本文首次尝试学习最优的异构图结构用于hgnn，提出了一个新的框架

文章目录摘要引言文本分类方法TextING构建思路和创新点方法构图基于图的词交互读出函数模型变种实验数据集对比模型实验设置结果参考文献摘要 文本分类是自然语言的基础，GNN进来被广泛用于该任务。然而&#xff0