文章の分類は自然言語処理（NLP）の基本であり、最近ではグラフニューラルネットワーク（GNN）がこの作業に応用されている。しかし、既存のグラフベースの研究では、各文書内の文脈に沿った単語の関係を捉えることができず、また、新しい単語の帰納的学習を実現することができないという問題がある。本研究では、このような問題を克服するために、GNNを用いた帰納的なテキスト分類のためのTextING1を提案する。