graph-to-sequence | BriefGPT

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ICML视觉指导下的稀疏图到序列学习，用于生成长文本序列
本文通过考虑图像内容的视觉信息生成长文本序列的问题，提出了 SGST 模型，它使用 Transformer 架构来解决图像段落到自然语言序列的问题，可以直接编码图层级语义，结果在图像段落数据集上相对于之前的最新成果提高了 13.3% 的 C
PDF4 years ago
基于强化学习的图到序列模型的自然问句生成
本文提出了一种基于强化学习的图到序列模型，以生成语法和语义正确的自然问题，并取得了 SQuAD 数据集上大幅领先于之前最先进的方法的效果。
PDF5 years ago
ACL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
PDF5 years ago
ICLR基于强化学习的图转序列模型用于自然语言问题生成
本篇文章提出了基于强化学习 (Graph2Seq) 模型的问题生成方法，该模型利用双向门控图神经网络作为 encoder 嵌入文章，并混合应用交叉熵损失和 RL 损失来确保生成语法和语义合理的文本。此外，文章还介绍了一种有效的深度对齐网络，
PDF5 years ago
基于注意力神经网络的图到序列学习
本论文提出了一种新颖的通用端对端图到序列神经编解码模型，该模型使用改进的基于图神经网络的聚合策略产生节点和图嵌入，引入了注意机制，实现了更好地处理大型图，并在多项任务中取得了最先进的性能，显著优于现有的图神经网络、Seq2Seq 和 Tre
PDF6 years ago