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3-1 Graph4NLP:NLP图形深度学习库.pdf

上传人: 云闲 编号:102416 2021-01-01 30页 4.29MB

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Graph4NLP是一个专注于自然语言处理领域图神经网络研究的开源库,由Meta AI的研究科学家Yu (Hugo) Chen领导开发。自2021年9月以来,该库陆续发布了多个版本,不断完善和扩展其功能。关键时间节点包括:2021年9月,网站上线;2021年6月,发布v0.4.1版本,是首个易于使用图神经网络处理NLP问题的库;2021年9月,v0.5.1版本发布,进行代码审查,支持用户数据测试,并修复了许多报告的错误;2022年1月,v0.5.5版本发布,通过引入包装函数支持模型预测API,分离图拓扑和图嵌入等。计划于2022年6月发布的v0.6版本将引入新的配置系统,关系GNN,以及AMR图构建支持。 Graph4NLP的核心特点包括:全面的文档网站,图构建,原始数据处理,GNN嵌入方法,结构化数据处理与预测结果。库的模块化设计允许用户轻松构建和定制图结构,以及进行图嵌入的学习。此外,Graph4NLP提供了多种内置的NLP任务模型,如分类、序列解码和图解码等,并支持多种数据集类型。未来的发展方向包括更多的自定义化、可扩展性、生产部署的简化、集成更多预训练的语言模型、以及更多NLP任务的基准测试。 该库由多个组件构成,包括静态和动态图构建模块、图嵌入初始化模块、图嵌入学习模块以及预测模块。用户可以通过简单的API调用构建应用程序,如文本分类和数学词汇问题解决等。最后,Graph4NLP的网站和文档提供了丰富的资源,以支持开发者和研究者的使用和贡献。
未来有哪些新特性?" "如何使用Graph4NLP库构建数学词汇问题应用?" 如何实现自定义和可扩展性?"
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