Många NLP-tillämpningar kan inramas som ett problem med graf-till-sekvens-inlärning. Tidigare arbete med att föreslå neurala arkitekturer på denna miljö fick lovande resultat jämfört med grammatikbaserade tillvägagångssätt men fortfarande förlita sig på linearisering heuristik och / eller standard återkommande nätverk för att uppnå bästa prestanda. I detta arbete föreslår vi en ny modell som kodar in den fullständiga strukturinformationen i diagrammet. Vår arkitektur par de nyligen föreslagna Gated Graph Neural Networks med en ingång omvandling som gör att noder och kanter för att ha sina egna dolda representationer, samtidigt ta itu med parameterexplosion problem närvarande i tidigare arbete. Experimentella resultat visar att vår modell överträffar starka baslinjer i generation från AMR-grafer och syntaxbaserad neural maskinöversättning.
REF använder GGNNs som kodare och introducerar Levi grafen som tillåter noder och kanter att ha sina egna dolda representationer.
Graph-to-Sequence Learning using Gated Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}