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Graph Convolutional Network（GCN）相关paper本分类任务是NLP领域一个重要和经典的问题，先前的工作利用CNN进行了很多尝试，但是却鲜有使用GCN来建模。作者提出了使用Text GCN来进行文本分类任务，基于词共现和文档词关系为一个语料建立一个单独的文本图，然后为语料学习Text GCN模型。该模型通过One-hot表示为词和文档初始化，然后联合学习词和文档的Embedding。实验结果表明，在没有任何外部的词Embedding和知识的情况下，本文提出的Text GCN模型在多个文本分类benchmark数据集上取得了SOAT的效果。另一方面，Text GCNT也在学习预测词和文档的Embedding，在训练数据量更少的情况下，Text GCN在文本分类任务上比SOAT的优势更明显，表现出了很好的鲁棒性。