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摘要
针对以往建筑安全事故报告分类研究中模型不能自动获取充足的深层语义特征的问题，提出了一种融合图神经网络(graph neural network，GNN)与长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)的新型文本分类方法。该方法首先基于GNN为每份事故报告构建一张图；接着，使用LSTM将图中节点信息相互传递并更新节点表示；随后，将词节点的表示通过注意力机制聚合为更为丰富的深层文档特征表示；最后，采用分类器实现建筑安全事故报告分类任务。应用于建筑安全事故文本数据集上的实验结果表明，所提方法性能优于同类基准系统。
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