图神经网络在自然语言处理领域的前沿应用

文档名：图神经网络在自然语言处理领域的前沿应用
文本分类（textclassification）旨在将一段文本分配到一个或者多个类别标签中，具体场景如邮件过滤、情感分析等。利用类似GCN的思想将图结构编码为向量，语义角色标注（semanticrolelabeling）的任务是找出句子中谓词的相应语义角色成分，包括核心语义角色（如施事者、受事者等）和附属语义角色（如地点、时间、方式、原因等），关系抽取（relationextraction）任务旨在从文本中对实体间的关系进行发现并分类，文本生成（textgeneration）是将结构化数据转换为自然语言文本的过程，其中一类生成任务称为基于AbstractMeaningRepresentation（AMR）图的文本生成等方面。
作者：杨成
作者单位：北京邮电大学
母体文献：第八届全国社会媒体处理大会论文集
会议名称：第八届全国社会媒体处理大会  
会议时间：2019年8月16日
会议地点：深圳
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：自然语言处理  图神经网络  语义角色标注  关系抽取  文本生成
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
相似文献
相关博文

2024-12-11 17:57 上传 图神经网络在自然语言处理领域的前沿应用.pdf

文件大小:

3.81 MB

下载次数:

60

高速下载