EMNLPOct, 2020

AMR 到文本生成的轻量级动态图卷积网络

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TL;DR本文介绍了轻量动态图卷积网络（LDGCNs），应用于 AMR-to-text 生成任务中。LDGCNs 采用动态融合机制，利用高阶信息从输入图中合成更丰富的非局部交互，并采用组图卷积和权重共享卷积来减少内存使用和模型复杂度，并通过实验验证了它在 AMR-to-text 生成任务中优于其他同类模型且具有显著较少的参数。
amr-to-text generationgraph convolution networksldgcnsparameter saving strategiesnon-local interactions
发现论文，激发创造
  • 密集连接图卷积网络用于图到序列学习

    本研究通过图卷积网络（GCN）对图进行编码，引入了一种新的密集连接策略，提出了一种新型的密集连通图卷积网络（DCGCN）来集成本地和非本地特征，以更好地学习图的结构表示，并在 AMR-to-text 生成和基于语法的神经机器翻译上明显优于现有的神经模型。

    Aug, 2019

  • AM-GCN: 自适应多通道图卷积网络

    本文提出了一种新型 GCNs 模型：自适应多通道图卷积网络 (AM-GCN)，以更好地融合和提取节点特征和拓扑结构之间的深度相关信息，并在半监督分类任务上取得了明显的精度提升。

    Jul, 2020

  • 可变形图卷积网络

    本篇论文提出了一种新型的图卷积神经网络 Deformable GCNs，它可以在多个潜在空间适应性地执行卷积操作，并捕获节点之间的短 / 长距离依赖关系，从而处理异构性，并在六个异质性图数据集中实现节点分类任务的最佳性能。

    Dec, 2021

  • 图卷积网络文本分类

    本文介绍了一种基于图卷积神经网络的文本分类算法 (Text GCN)，该算法利用单一的文本图构建并联合学习词和文本的表征，经实验表明，将该算法应用于多个基准数据集后，在无需外部词嵌入和预先知识的情况下，文本 GCN 仍可优于现有的文本分类方法。

    Sep, 2018

  • 基于注意力机制的动态图卷积神经网络用于多标签图像识别

    本文提出了一种基于动态图卷积神经网络 (D-GCN) 和语义注意力模块 (SAM) 的注意力驱动动态图卷积网络 (ADD-GCN) 来消除训练数据中标签共现对模型泛化性能的影响，实现图像特征的提取和标签识别任务，并且在公共多标签基准测试中的结果表明该方法的有效性。

    Dec, 2020

  • 有向图卷积网络

    本研究提出了一种名为 DGCN 的新型 GCN 模型，通过利用一阶和二阶接近度来将其扩展到有向图，可以保留有向图的连接属性并扩展卷积操作的感受野，实验证明只用 DGCNs 可编码更多有用的图信息并在推广到其他模型时提高性能。

    Apr, 2020

  • 张量图卷积网络的文本分类

    本文提出 TensorGCN 框架，基于图卷积神经网络进行文本分类，结合单个图的邻域信息和不同图的异构信息进行内部图和跨图传递信息的聚合和协调，实现了在不同种类图中集成异构信息的有效方式。

    Jan, 2020

  • 用双图表示增强 AMR 到文本生成

    提出了一种新的基于图的序列模型，能够有效地对 AMR 图进行编码，借助不同的顶部和底部节点表示以及节点传递策略，实现了更好的文本生成表现，并在两个 AMR 数据集上达到了最先进的结果。

    Sep, 2019

  • 面向 AMR 转文本生成的图到序列模型

    该论文介绍了一种神经网络模型，使用新颖 LSTM 结构直接编码图级别的语义信息，用于 AMR-to-text 生成任务，并在标准数据集上实现了优于现有方法的结果。

    May, 2018

  • 用于句法感知神经机器翻译的图卷积编码器

    这篇研究论文介绍了一种简单有效的方法来将句法结构融入到神经注意力编码解码模型中，以实现机器翻译。文中使用了预测的源句子句法依赖树，用于生成敏感于句法周边的单词表示，以达到最佳效果。研究的实验结果表明，在英德翻译和英捷翻译方面的所有设置中，与其不考虑语法结构的版本相比，该方法均有显著的改善。

    Apr, 2017