Paddle图神经网络-学习笔记(三)

简介: Paddle图神经网络-学习笔记(三)

05进阶模型


ERNIESage

背景:Text Graph

就是节点与边带有文本的特殊图



如何对Text Graph建模?


原有的方法:


只关注结构信息:GraphSage


退化成文本理解:ERNIE


但是!



ERNIE

ERNIE1.0核心思想:知识增强



ERNIE2.0核心思想:持续学习



总之:


ERNIE是百度推出的语义理解技术


世界领先的性能

广泛的应用前景

• 我们只需黑盒使用即可,像这样:


from models.ernie_model.ernie import ErnieModel
ernie = ErnieModel(src_ids=text_ids...)


ERNIESage Node

ERNIE 作用于Text Graph的Node(节点)上



ERNIESage Edge

ERNIE聚合Text Graph的Edge(边)上信息



ERNIESage 1-Neighbor

将中心节点的文本与所有一阶邻居节点文本进行单塔拼接,再利用ERNIE 做消息聚合。



问题:


1.如何确保在输入时邻居不带有顺序?


针对问题1:独立的位置编码


2.如果邻居数量过多,如何建模?


针对问题2:对邻居进行采样


UniMP

融合标签传递和图神经网络的统一模型



模型结构


-orrvPkcr-1664194691728)]


ERNIESage 1-Neighbor

将中心节点的文本与所有一阶邻居节点文本进行单塔拼接,再利用ERNIE 做消息聚合。


[外链图片转存中…(img-fNs5LI5H-1664194691729)]


问题:


1.如何确保在输入时邻居不带有顺序?


针对问题1:独立的位置编码


2.如果邻居数量过多,如何建模?


针对问题2:对邻居进行采样

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