抗噪短文本分类
一种用于短文本分类的图对比学习模型，通过多层级异构视图保留原始语义并抑制外部语料噪声，在多个真实数据集上实现了超越现有方法的精度和鲁棒性。
Kangqi, Zhang · 刘小洋 · Jiawei, Zhang · Lin, Gan · Fiumara, Giacomo · de Meo, Pasquale
Knowledge-Based Systems 2025
从词、实体、标签多个层级构建异构图，保留原始语义的同时抑制外部语料带来的噪声。
通过两层GCN和基于原文的主项矩阵生成增强特征视图，缓解特征压缩过程中的信息损失。
多视图对比学习模块GECL、NDCL和CCL联合优化，提升表示学习质量，在六数据集上展现更好的鲁棒性。