GNN(图神经网络,Graph Neural Network): (1)核心点:通过消息传递机制在图结构数据上进行节点特征的聚合和更新,从而捕捉图中节点和边之间的关系。 (2)主要作用:用于处理图结构数据,如社交网络分析、推荐系统和化学分子建模。 (3)优势:擅长处理图结构数据,能够捕捉节点和边之间的复杂关系;适用于社交网络分析、推荐系...
本次笔记主要讲了GNN网络在NLP中的应用,主要有 理论知识和GCN,GAT。 ———我是一条华丽的分割线——— 理论知识 问:图嵌入(Graph Embedding)和图网络(Graph Neural Network,GNN)的差异。 答: 图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法(例如,支持...
由于用图(graph)来表征文本可以更好的获取文本的结构信息,且随着火热的图神经网络的兴起,各种各样的NLP问题开始用图结构的形式来表示和学习。因此,为大量的NLP任务开发新的图深度学习技术就成为了一个必要的需求。 今天AI科技评论为大家介绍一篇论文:《Graph Neural Networks for Natural Language Processing: A ...
这一章中,首先从图的视角回顾了NLP问题,简要介绍了NLP领域存在的多种多样的图结构以及不同层次的图结构;然后,简要介绍了一些传统的用于解决NLP问题的图算法,包括:Random walk,graph clustering,graph matching,label propagation 等;最后总结了传统图算法的局限性以及与最新GNN算法之间的联系。 2.1 从图视角看NLP 自然...
GPGNN(Generated Parameters Graph Neural Network)将句子中的所有实体建模为一个全连接图,然后使用自然语言处理的编码器(例如长短期记忆神经网络、卷积神经网络等)学习图中边的信息,再使用图神经网络学习节点表征,使得图神经网络可以用于关系抽取任务。 GraphRel将实体识别(Entity Recognition)问题和关系抽取问题联合建模,同...
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)是一种基于深度学习的图域上运行的方法。GNN以较高的性能和较高的可解释性,近年来得到了广泛的应用。GNN的主要动机有以下两种。 动机 卷积神经网络CNN GNNs是由LeCun等人提出的卷积神经网络(CNNs)启发而提出来的。CNNs具有提取和合成多尺度局部空间特征的能力,具有很强的...
Bert-Enhanced Text Graph Neural Network:分类的双重保障 📈 还有一篇2021年的论文——《Bert-Enhanced Text Graph Neural Network for Classification》。这篇文章提出了一种结合BERT和图神经网络的模型,用于文本分类。通过这种方式,模型不仅能捕捉文本的语义信息,还能利用图的结构信息,从而提高分类的准确性。
https://github.com/Microsoft/gated-graph-neural-network-samples MPNN 空域卷积消息传递框架 期刊日期 ICML 2017 论文名称 《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》 摘要 在这篇论文中,作者的目标是证明:能够应用于化学预测任务的模型可以直接从分子图中学习到分子的特征,并且不受到图同构的影响。为此,作者...
Capsule Graph Neural NetworkZhang Xinyi, Lihui Chen. ICLR 2019. Combining Neural Networks with Personalized PageRank for Classification on GraphsJohannes Klicpera, Aleksandar Bojchevski, Stephan Günnemann. ICLR 2019. Graph Wavelet Neural Network.Bingbing Xu, Huawei Shen, Qi Cao, Yunqi Qiu, Xueqi ...
AliGraph: A Comprehensive Graph Neural Network Platform. VLDB, 2019. Large Scale Evolving Graphs with Burst Detection. IJCAI, 2019. Hierarchical Representation Learning for Bipartite Graphs. IJCAI, 2019. Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale. ACL, 2019. ...