【报告分享】图神经网络在自然语言处理领域的前沿应用

【导读】2019年8月16日~18日，由中国中文信息协会主办，社会媒体处理专委会及哈尔滨工业大学（深圳）承办的第八届全国社会媒体处理大会（SMP2019）在深圳召开。本文整理了北京邮电大学的杨成老师分享的图神经网络相关报告的主要内容，并分享了报告58页PPT，非常值得学习。

http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/workshop-saidlearning.html

报告人简介

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杨成，博士，北京邮电大学计算机学院助理教授，2019年7月毕业于清华大学计算机科学与技术系，从事自然语言处理与社会计算相关方向的研究，博士期间在国内外顶级期刊会议上发表多篇论文，Google Scholar累计获得引用近500次，并担任国内外顶级会议包括ACL、EMNLP、SMP等在内的程序委员会成员和期刊的审稿人。

报告摘要

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很多真实世界的应用场景需要处理包含着元素间丰富关系信息的图形式的数据。在例如物理系统建模、化学分子功能预测等领域中，数据都拥有显式的图结构；而在另一些例如文本的非结构数据中，如何从数据中抽取推理并利用如句法树等结构信息，也是相关领域中重要的研究方向。图神经网络可以通过节点间的信息传递（message passing）有效地捕捉结构信息。自该概念提出以来，图神经网络技术已经在自然语言处理、数据挖掘等多个领域得到了广泛的应用。本报告将重点介绍图神经网络技术在自然语言处理领域的前沿应用。

部分截图

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地址连接：

http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/workshop-saidlearning.html

报告地址：

http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~yangcheng/publications/SMP2019_yc.pdf

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