Graph Convolutionを自然言語処理に応用する Part3

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Graph Convolutionを自然言語処理に応用する Part3

Graph Convolutionを自然言語処理に応用するための調査Part3となります。 Part3では理論/実装から少し離... Graph Convolutionを自然言語処理に応用するための調査Part3となります。 Part3では理論/実装から少し離れ、グラフ構造を扱うタスクの種類について整理します。具体的には、タスクとそのタスクにおけるinputとoutput(prediction)を整理します。これにより、応用しようとしている問題(自然言語処理)をどんな「グラフ構造を扱うタスク」に変換できるのかを考えられるようにします。理論・実装編であるPart2についてはこちらをご参照ください。グラフ構造を扱うタスクの種類グラフ構造を扱うタスクは、以下のように整理できます。 Structured deep models: Deep learning on graphs and beyond p12よりNode Classification: グラフのノードについて、そのクラスを分類するGraph Classificat