ERNIESage 对于文本的建模是构建在邻居聚合的阶段,中心节点文本会与所有邻居节点文本进行拼接;然后通过预训练的 ERNIE 模型进行消息汇聚,捕捉中心节点以及邻居节点之间的相互关系;最后使用 ERNIESage 搭配独特的邻居互相看不见的 Attention Mask 和独立的 Position Embedding 体系,就可以轻松构建 TextGraph 中句子之间以及词...
ERNIESage 对于文本的建模是构建在邻居聚合的阶段,中心节点文本会与所有邻居节点文本进行拼接;然后通过预训练的 ERNIE 模型进行消息汇聚,捕捉中心节点以及邻居节点之间的相互关系;最后使用 ERNIESage 搭配独特的邻居互相看不见的 Attention Mask 和独立的 Position Embedding 体系,就可以轻松构建 TextGraph 中句子之间以及词...
ERNIESage 对于文本的建模是构建在邻居聚合的阶段,中心节点文本会与所有邻居节点文本进行拼接;然后通过预训练的 ERNIE 模型进行消息汇聚,捕捉中心节点以及邻居节点之间的相互关系;最后使用 ERNIESage 搭配独特的邻居互相看不见的 Attention Mask 和独立的 Position Embedding 体系,就可以轻松构建 TextGraph 中句子之间以及词...
为了验证ERNIESage在链接预测任务中的性能表现,我们进行了大量的实验对比分析。实验结果表明,与传统的图神经网络模型相比,ERNIESage在链接预测任务中具有更高的准确性和稳定性。具体来说,在Cora数据集上,ERNIESage取得了83.2%的准确率,比其他模型高出近10%;在Reddit数据集上,ERNIESage的AUC值达到了94.2%,比其他模型高...
ERNIESage作为图神经网络预训练大模型的一个创新应用,在链接预测等任务中展现出了卓越的性能。通过融合ERNIE的语义理解能力和GraphSAGE的图结构学习能力,ERNIESage为Text Graph的复杂关系建模提供了新的思路和方法。未来,随着技术的不断进步和应用的不断拓展,ERNIESage有望在更多领域发挥重要作用。 希望本文能够帮助读者更...
ernie_base_ckpt/ - ERNIE模型参数。 config/ - ERNIESage模型的配置文件,包含了三个版本的配置文件。 代码部分 local_run.sh - 入口文件,通过该入口可完成预处理、训练、infer三个步骤。 preprocessing文件夹 - 包含dump_graph.py, tokenization.py。在预处理部分,我们首先需要进行建图,将输入的文件构建成一张...
ErnieSage 可以同时建模文本语义与图结构信息,有效提升 Text Graph 的应用效果;UniMP 在概念上统一了特征传播和标签传播, 在OGB取得了优异的半监督分类结果。 - 飞桨AI Studio
ERNIESage V1 模型核心流程---ERNIE 作用于Text Graph的Node(节点) 上 ERNIE提取节点语义 -> GNN聚合 利用ERNIE获得节点表示 聚合邻居特征,进行消息传递 将当前节点和聚合后的邻居特征进行concat,更新节点特征 ERNIESage V2 核心代码---ERNIE聚合Text Graph的Edge(边) 上信息 GNN send ...
ERNIESage V1 模型核心流程---ERNIE 作用于Text Graph的Node(节点) 上 ERNIE提取节点语义 -> GNN聚合 利用ERNIE获得节点表示 聚合邻居特征,进行消息传递 将当前节点和聚合后的邻居特征进行concat,更新节点特征 ERNIESage V2 核心代码---ERNIE聚合Text Graph的Edge(边) 上信息 GNN send ...
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