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的过平滑是因为邻接矩阵固定,那么Transformer的attention矩阵是不是也是越来越相似? ...
BERT的可解释 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...
平台收录 Light-XML 共 1 个模型实现资源。 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...
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...
RNN：循环神经网络 CNN：卷积神经网络 Attention：注意力机制 GNN：图神经网络 Transformers：bert家族 推荐...
GAT是GNN的一种变种,可以将一个aspect的语法上下文的特征传递到aspect。这篇论文的graph attention network使用的是multi-attention,就是将节点的维度分为K份,然后在K份上分别做attention,之后再将结果拼接起来。公式如下: 简写为: Target-Dependent Graph Attention Network ...
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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,...
GAT是GNN的一种变种,可以将一个aspect的语法上下文的特征传递到aspect。这篇论文的graph attention network使用的是multi-attention,就是将节点的维度分为K份,然后在K份上分别做attention,之后再将结果拼接起来。公式如下: 简写为: Target-Dependent Graph Attention Network ...
可以看到GNN更新的时候这次只更新了x并不是更新了完整的图,而且没有用到x的表示,而且sem[x,q,clues]不是最后一层的表示的而是倒数第三层的表示。 还有不懂的是怎么得到的clues以及successor Node y clues是提取节点x的那个句子。 对于answer candidate来说没有para[x]那么直接用sem[x,q,clues]来初始化节点的...