摘要近几年,神经网络因其强大的表征能力逐渐取代传统的机器学习成为自然语言处理任务的基本模型。然而经典的神经网络模型只能处理欧氏空间中的数据,自然语言处理领域中,篇章结构,句法甚至句子本身都以图数据的形式存在。因此,图神经网络引起学界广泛关注,并在自然语言处理的多个领域成功应用。该文对图神经网络在自然语言处理领域中的应用进行了系统性的综述,首先介绍了图神经网络的核心思想并梳理了三种经典方法: 图循环网络,图卷积网络和图注意力网络;然后在具体任务中,详细描述了如何根据任务特性构建合适的图结构以及如何合理运用图结构表示模型。该文认为,相比专注于探索图神经网络的不同结构,探索如何以图的方式建模不同任务中的关键信息,是图神经网络未来工作中更具普遍性和学术价值的一个研究方向。
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图神经网络在自然语言处理中的应用
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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