摘要

摘要

正确处理文本所包含的结构与语义信息是自然语言处理的核心工作，本研究

尝试从结构与语义的应用方面对文本分类任务进行方法创新，旨在提出具有现实

意义的分类方法并构造模型完成实证分析。对此本研究基于知识图谱三元组结构

的语义表示能力，提出并利用Bert预训练模型+图神经网络实现了先从文本中提

取出关键信息，再通过关键信息类别对文本进行分类的方法。研究重心聚焦于探

究文本结构与文本语义间关系以及提升模型训练的效率与分类