تصنيف النص القصير هو مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية.من الصعب بسبب عدم وجود معلومات السياق والبيانات المسمى في الممارسة العملية.في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة تسمى SHINE، والتي تعتمد على الشبكة العصبية الرسم البيانية (GNN)، لتصنيف النص القصير.أولا، نقوم بنمذت مجموعة بيانات النص القصيرة كشركة بيانية غير متجانسة هرمية تتكون من رسومات مكونة على مستوى Word والتي تقدم معلومات أكثر دلالة ونقصية.بعد ذلك، نتعلم ديناميكيا رسم بياني مستند قصير يسهل نشر الملصقات الفعالة بين النصوص القصيرة المشابهات.وبالتالي، فإن المقارنة مع الأساليب القائمة على GNN القائمة، والتألق يمكن أن يستغل أفضل التفاعلات بين العقد من نفس الأنواع والقبض على أوجه التشابه بين النصوص القصيرة.تظهر تجارب واسعة النطاق على مختلف مجموعات البيانات القصيرة القصيرة المعجمية أن التألق يتفوق باستمرار على الأساليب الحديثة، خاصة مع عدد أقل من الملصقات.