Den berömda Sequence to Sequence learning (Seq2Seq) teknik och dess många varianter uppnå utmärkt prestanda på många uppgifter. Men många maskininlärning uppgifter har ingångar naturligt representeras som grafer; befintliga Seq2Seq modeller står inför en betydande utmaning för att uppnå korrekt omvandling från graf form till lämplig sekvens. För att ta itu med denna utmaning introducerar vi en ny allmän end-to-end graf-to-sequence neural encoder-dekoder-modell som kartlägger en ingångsgraf till en sekvens av vektorer och använder en uppmärksamhetsbaserad LSTM-metod för att avkoda målsekvensen från dessa vektorer. Vår metod genererar först noden och grafen inbäddningar med hjälp av en förbättrad graf-baserade neurala nätverk med en ny aggregeringsstrategi för att införliva egg riktning information i noden inbäddningar. Vi introducerar vidare en uppmärksamhetsmekanism som anpassar node inbäddningar och avkodningssekvensen för att bättre klara av stora grafer. Experimentella resultat på bAbI, Shortest Path och Natural Language Generation uppgifter visar att vår modell uppnår state-of-the-art prestanda och avsevärt överträffar befintliga graf neurala nätverk, Seq2Seq och Tree2Seq modeller; med hjälp av den föreslagna dubbelriktade node inbäddande aggregeringsstrategi, kan modellen snabbt konvergera till optimal prestanda.
Xu och al. REF presenterar en Graph2Seq-modell för att kartlägga från grafer till sekvenser med hjälp av en uppmärksamhetsbaserad dekoder.
Graph2Seq: Graph to Sequence Learning with Attention-based Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}