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　　摘要：文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，旨在将给定的文本数据分配到预定义的一组类别中。传统的文本分类方法只能处理欧氏空间的数据，不能处理图这种非欧氏数据。而对于图结构的文本数据无法直接处理，无法捕捉图中的非欧氏结构。因此，如何将图神经网络应用到文本分类任务中是目前的研究热点之一。文中对基于图神经网络的文本分类方法进行了综述，首先，概述了基于机器学习和基于深度学习的传统文本分类方法，总结了图卷积神经网络的背景和原理；其次，根据不同类型的图网络详细阐述了基于图神经网络的文本分类方法，同时对图神经网络模型在文本分类中的应用进行了深入分析；然后，对目前基于图神经网络的文本分类模型进行了对比实验，讨论了模型的分类性能；最后，提出了未来的研究方向，以推动该领域的进一步发展。

　　文章目录

　　1 图卷积神经网络

　　1.1 基于谱域的图卷积神经网络

　　1.2 基于空域的图卷积神经网络

　　1.3 图卷积神经网络的改进

　　2 基于图神经网络的文本分类方法

　　2.1 图卷积神经网络

　　2.2 图注意力网络

　　2.3 门控图神经网络

　　2.4 图变换网络

　　3 基于图神经网络的文本分类实验

　　3.1 数据集

　　3.2 文本分类性能分析

　　3.3 参数性能分析

　　4 未来研究方向

　　4.1 模型深度

　　4.2 动态图

　　4.3 更大规模的图卷积网络

　　4.4 多图卷积神经网络

　　5 结束语