تم تطبيق الشبكات التنافسية الرسمية (GCNS) مؤخرا لتصنيف النص وإنتاج أداء ممتاز. ومع ذلك، فإن الأساليب القائمة على GCN القائمة لا تتحمل بنية دلالة كامنة واضحة للمستندات، مما يجعل التمثيلات المستفادة أقل فعالية ويصعب تفسيرها. كما أنها تتجاوز الطبيعة، وب
التالي لا يمكن التعامل مع مستندات خارج الجرأ. لمعالجة هذه المشكلات، نقترح نموذج رواية باسم الرسم البياني التلقائي الإحسابي، الذي يشتمل على نموذج موضوع في التشفير التلقائي التلقائي (VGAE) لالتقاط المعلومات الدلالية المخفية بين المستندات والكلمات. ترث T-VGAE إمكانية تفسير نموذج الموضوع وآلية انتشار المعلومات الفعالة من VGAE. يتعلق الأمر بالتمثيلات الاحتمالية للكلمات والمستندات من خلال ترميز الرسم العالمي وإعادة بناء الرسوم البيانية العالمية على مستوى الكلمة والرسوم البيانية ذات الأطباء الحيوي، حيث يتم اعتبار كل مستند بشكل فردي وتثبيتها من الرسم البياني العلوي العالمي لتمكين التعلم الاستقرائي. تبين تجاربنا على عدة مجموعات من مجموعات البيانات القياسية أن أسلوبنا تتفوق على النماذج التنافسية الحالية على تصنيف النص الإشراف وشبه إشراف، وكذلك تعلم تمثيل النص غير المدقق. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يحتوي على زيادة الترجمة الترجمة الشاملة وقادرة على التعامل مع المستندات غير المرئية.
