Enhancing Hierarchical Text Classification through Knowledge Graph Integration

acl 2023 findings

Code

key idea

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KTE：知识文本编码器，利用ConceptNet查询文本中所有的关键词，将KG Embedding作为附加信息，加到BERT的文本embedding上，以丰富文本表示；对于标签，额外使用一个GNN，来利用标签的层次信息，聚合相邻标签的信息，以丰富标签表示。

KHLA：采用3种方式来聚合文本的特征，[cls]聚合，可训练的label embedding聚合，编码器获取的label embedding聚合

KCL：除了BCE Loss之外，使用实体重合率和标签重合率来衡量文本之间的相似度，并施加对应的对比学习损失

BGC和WOS