تلقت تصنيف النص الإشراف ضعيف اهتماما كبيرا في السنوات الأخيرة لأنه يمكن أن يخفف من العبء الثقيل في التخلص من البيانات الضخمة. من بينها، الأساليب التي يحركها الكلمات الرئيسية هي السائدة حيث يتم استغلال الكلمات الرئيسية التي توفرها المستخدم لتوليد ملصقات زائفة للنصوص غير المسبقة. ومع ذلك، فإن الطرق الحالية تعالج الكلمات الرئيسية بشكل مستقل، وبالتالي تجاهل الارتباط بينها، والتي ينبغي أن تكون مفيدة إذا استغلت بشكل صحيح. في هذه الورقة، نقترح إطارا جديدا يسمى ClassKG لاستكشاف ارتباط الكلمات الرئيسية الكلمة الرئيسية على الرسم البياني للكلمة الرئيسية بواسطة GNN. إطار عملنا هو عملية تكرارية. في كل تكرار، نقوم أولا بإنشاء رسم بياني للكلمات الرئيسية، لذلك يتم تحويل مهمة تعيين ملصقات زائفة إلى التسجيل عبر الكلمات الرئيسية. لتحسين جودة التعليق التوضيحي، نقدم مهمة ذاتية الإشراف على الصنع بتقسيم Annetator Sigcraph، ثم Finetune IT. باستخدام الملصقات الزائفة التي تم إنشاؤها بواسطة Annotator Siggraph، ثم تدريب مصنف نصي لتصنيف النصوص غير المسبق. أخيرا، نعيد استخراج الكلمات الرئيسية من النصوص المبوبة. تظهر تجارب واسعة النطاق على كل من مجموعات البيانات الطويلة والنص القصير أن طريقتنا تتفوق بشكل كبير على تلك الموجودة.