或标题的语义信息,并基于二分图构建GAT模型,最后将论文的语义信息和GAT融合得到BERT-GAT模型.在《电网技术》期刊论文评审数据集和论文引文推荐数据集上进行实验,对比其他推荐算法,BERT-GAT算法在各评价指标上取得了较好的结果,表明了该算法的有效性.刘津乔宝榆朱腾翌宋钰龙张光郝敬乾林莉芳董豪晨电力信息与通信技术...
因此,本文根据用户回答文本构建的社区知识语料库并对BERT模型进行微调,结合用户社区行为记录和回答赞同数等辅助信息,基于LightGBM模型进行最佳回答者的推荐.在实验中,利用Precision,MRR和Hit指标分析预测结果,结果表明,本文提出基于BERT-GAT表示学习的LightGBM最佳回答者推荐模型在StackExchange三个流行社区中均取得了较好的性能...
第二十六章:GraphSage与GAT 从GCN到GraphSAge 注意力机制回归 GAT模型详解 GAT与GCN比较 对于异构数据的处理 第二十七章:图神经网络的其他应用 Node Classification Graph Classification Link Prediction 社区挖掘 推荐系统 图神经网络的未来发展 NLP算法工程师培养计划 助你成为行业TOP10%的工程师 对课程有意向的同学 扫...
《Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》 把句子转化为Levi图,也是通过聚合邻居节点信息作为当前节点的表示,和GAT一样,通过注意力计算权重。不过有几点创新的是:对图进行了全连接,可以使图上的任何两个节点互换信息,二是对把两个node之间的关系定义为其之间的最短路径,对关系进行单独编码。好奇的是它...
在GAT中,作者对自注意力进行了简化。每个节点无论是作为中心节点/上下文/聚合输出,都只用一种表示。Transformer相当于一句话的全连接图网络。 在图上,节点的邻居是一个集合,具有不变性。Transformer将文本隐式的建图过程中丢失了单词之间的位置关系,这对NLP的一些任务是很致命的。为了补偿这种建图损失的位置关系,...
第二十六章:GraphSage与GAT 从GCN到GraphSAge 注意力机制回归 GAT模型详解 GAT与GCN比较 对于异构数据的处理 第二十七章:图神经网络的其他应用 Node Classification Graph Classification Link Prediction 社区挖掘 推荐系统 图神经网络的未来发展 NLP算法工程师培养计划 ...
可以看出,语言模型得到的信息会首先对输入文本以及entity/relation的描述信息进行编码,以得到对应的表示;之后语言模型得到的entity embedding会被送给R-GAT模型以聚合邻居节点的信息,以得到更强的entity表示;然后该部分信息会被输入给语言模型继续融合并编码,以得到强化的文本表示信息;为了训练该模型,本文还采用embedding mem...
之后语言模型得到的entity embedding会被送给R-GAT模型以聚合邻居节点的信息,以得到更强的entity表示; 然后该部分信息会被输入给语言模型继续融合并编码,以得到强化的文本表示信息;为了训练该模型,本文还采用embedding memory机制来控制训练时梯度的更新频率和优化目标的权重,并提出四种特殊的损失函数来进行预训练; ...
文章选择了基于Morgan指纹的XGBoost算法,以及常用的GCN,GAT,基于SMILES的CDDD指纹,SMILES-BERT作为基线模型进行对比。如图5所示,可以看出MG-BERT模型在多个不同任务下均取得了超越基线模型的良好表现。 图5 在具体分子性质预测任务上与基线模型对比结果 比较有意思的是,文章对为什么预训练会有用尝试进行了解答。文章随机...
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 ...