Vi fokuserar på graf-till-sekvens inlärning, som kan inramas som att överföra graf strukturer till sekvenser för textgenerering. För att fånga strukturell information i samband med grafer undersöker vi problemet med att koda grafer med hjälp av grafkonvolutionella nätverk (GCN). Till skillnad från olika befintliga metoder där ytliga arkitekturer endast användes för att fånga lokal strukturell information, introducerar vi en tät anslutningsstrategi, föreslår en ny Densely Connected Graph Convolutional Network (DCGCN). En sådan djup arkitektur kan integrera både lokala och icke-lokala funktioner för att lära sig en bättre strukturell representation av en graf. Vår modell överträffar toppmoderna neurala modeller betydligt på AMR-till-text generation och syntax-baserad neural maskinöversättning.
För att ta itu med denna fråga inför Ref tät konnektivitet till GNN för att integrera både lokala och globala funktioner och uppnå goda resultat på uppgiften.
Densely Connected Graph Convolutional Networks for Graph-to-Sequence Learning
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}