图神经网络在自然语言处理中的应用及研究进展

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2023-09-17 03:52:21

背景

图神经网络（GNN）是一种能够处理和建模图结构数据的神经网络架构，近年来在自然语言处理（NLP）领域得到广泛应用。本文总结了GNN在NLP中的应用及研究进展，主要包括图构建、图表示学习、Encoder-decoder模型和应用任务等方面。

图构建

图是一种通用语言，能够描述和建模复杂系统及其依赖关系。在NLP中，图可用来描述句法和语义信息等，能够捕捉到自然语言更丰富和细致的信息。本文总结了静态图构建和动态图构建两种构图方式，以及针对不同类型的图结构数据开发的有效的GNN模型。

图表示学习

当从非结构化的文本中获取到了想要的图，又该如何进行图表示学习？本文总结了针对每种类型的图目前已有的经典的图神经网络，让使用起来更加方便和高效。

Encoder-decoder模型

Encoder-decoder架构是近年来NLP领域中应用最为广泛的框架之一。本文将Encoder-decoder模型分为Graph2Seq、Graph2Tree和Graph2Graph三个类别，详细介绍了Graph-based encoder-decoder模型的发展脉络。

应用任务

GNN在NLP任务中得到广泛应用，本文总结了12个不同方向、26个任务共百余篇文献，包括自然语言生成、机器阅读理解与问题回答、对话系统、文本分类、文本匹配、主题模型、情感分类、知识图谱、知识抽取、句法解析和语义分析、推理和语义角色标注等方面。对于每一个任务，本文剖析了该任务的研究背景和使用GNN的动机，以及使用GNN的方法、已有的数据集和评测指标。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-11774.html

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图神经网络 GNN 自然语言处理 NLP 图构建图表示学习 Encoder-decoder模型应用任务

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