基于语言模型和混合专家模型的文本属性图节点分类方法

本发明提出了一种基于语言模型和混合专家模型用于文本属性图节点分类的方法，涉及计算机自然语言处理技术领域。本发明提出了一种轻量的图卷积混合专家模型，通过融合多个轻量化的不同跳数的图卷积专家，根据邻居之间的相似度来进行加权聚合，适应性地学习文本属性图的局部和全局特征，降低了模型的复杂度，提高了模型的效率和预测结果的准确率。同时，还提出了一种专家损失和全局损失相结合的深度监督方法，使每个专家学习差异化的知识，提升模型的学习能力和整体性能。