首先,让我们来看看2021年NeurIPS上的一篇论文——《GraphFormers: GNN-nested Transformers for Representation Learning on Textual Graph》。这篇文章提出了一个叫做GraphFormers的模型,把GNN和语言模型的transformer块堆在一起,让文本表征和图聚合可以交互训练。这种设计真是让人眼前一亮,感觉就像是给NLP研究注入了新...
GNN里面存在过平滑的问题,那么Transformer结构和BERT结构的区别是什么? Transformer看做是全连接,但是边的权重不是非0即1,且每一层都在变化 LayerNorm 研究指标 为了研究BERT是否存在这个现象,作者计算一个指标:任意两个token的相似度 然后发现,随着层数的增加,相似度越来越高,存在一定的坍缩现象 既然GNN的过平滑是因...
1.1研究背景 GNN（图神经网络）和化学指纹是表示分子性质预测的主要方法。然而，在NLP中，由于众多下游任务，transformer的预训练模型已经成为表示学习的基准模型。同样，Hugging Face and BertViz已经集成了该类模型。在这项工作中，作者提出用ROC-AUC指标来评价Chemberta模型的分子性质预测任务。虽然实验效果不是最优，...
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1.1研究背景 GNN(图神经网络)和化学指纹是表示分子性质预测的主要方法。然而,在NLP中,由于众多下游任务,transformer的预训练模型已经成为表示学习的基准模型。同样,Hugging Face and BertViz已经集成了该类模型。在这项工作中,作者提出用ROC-AUC指标来评价Chemberta模型的分子性质预测任务。虽然实验效果不是最优,但ChemB...
GNN(图神经网络)和化学指纹是表示分子性质预测的主要方法。然而,在NLP中,由于众多下游任务,transformer的预训练模型已经成为表示学习的基准模型。同样,Hugging Face and BertViz已经集成了该类模型。在这项工作中,作者提出用ROC-AUC指标来评价Chemberta模型的分子性质预测任务。虽然实验效果不是最优,但ChemBERTa可以很好...
深度学习在各个领域的成功促进了它在分子性质预测中的应用，但分子性质预测面临着数据匮乏的问题。GNNs可以直接从图中学习，但由于受过拟合和过平滑问题的限制，目前的GNNs通常比较浅，削弱了其提取深层模式的能力。1.2 本文工作 本文将GNNs集成到BERT中，提出了分子图BERT（MG-BERT）模型，它可以克服普通GNN面临的过...
三、GNN 随着图神经网络(GNN)的关注度越来越高,基于GNN的模型通过对句子的句法结构进行编码,在语义角色标签任务、关系分类任务和机器翻译任务中获得了出色的表现。它将文本分类变成了一个图节点分类任务。我们展示了一个用于文本分类的GCN模型,有四个输入文本,如下图所示。首先,将四个输入文本𝑇=[𝑇1,𝑇2,...
此外,研究者们也在探索将 BERT 与其他技术结合,例如图神经网络 (GNN),以进一步提升模型的性能。 五、结论 BERT 模型是自然语言处理领域的一项重大突破,它为许多下游任务带来了显著的性能提升。尽管存在一些局限性,但随着技术的不断发展,BERT 模型及其变体将在未来继续发挥重要的作用,并推动自然语言处理领域取得更...
因为Transformer也是一种 GNN,所以各种基于Transformer的多层结构,包括BERT也可以用套用这一框架来理解。 假设以各层中的token为节点,token之间的网络是一个完全图,self-attention的权重A为[\text{seq_len}, \text{seq_len}]的数组,其中softmax作用在最后一维,则注意力权重表示的是token之间的一跳关系,即A_{ij}...