"图上的深度学习：自然语言处理中的GNN应用"

标题：AAAI2022教程：自然语言处理中基于图的深度学习 正文： AAAI2022教程“Deep Learning on Graphs for Natural Language Processing”旨在介绍基于图的深度学习技术在自然语言处理(NLP)中的应用。近年来，NLP领域出现了许多具有挑战性的问题，而图结构能够更好地表达这些问题。基于图的深度学习技术，即图神经网络(GNNs)，在建模非欧几里德数据方面具有巨大优势，并在解决图类NLP问题上取得了巨大成功。 然而，尽管取得了成功，但在图上的深度学习仍然面临诸多挑战。自动图的构造、复杂图的图表示学习以及复杂数据结构之间的映射学习是当前图上深度学习面临的主要问题。本教程将重点介绍这些问题，并提供解决方案。 教程包括以下内容： 1. 深度学习技术在自然语言处理中的应用：介绍自然语言处理中基于图的深度学习技术的应用。包括自然语言处理的自动图构造、自然语言处理的图表示学习、自然语言处理的基于GNN的高级模型等。 2. 图神经网络在自然语言处理任务中的应用：介绍图神经网络在各种自然语言处理任务中的应用，如机器翻译、信息提取、语义解析和自然语言生成等。 3. 实践演示会议：提供实践演示以帮助听众获得应用GNNs解决具有挑战性NLP问题的实际经验。演示将使用最近开发的开源库Graph4NLP，该库为研究人员和实践者提供了轻松使用GNNs解决各种NLP任务的工具。 通过参加本教程，听众将了解图神经网络在自然语言处理中的应用，掌握解决NLP问题的有效方法和技巧。此外，通过实践演示，听众将能够亲自体验并应用所学知识来解决实际问题。 总之，AAAI2022教程“Deep Learning on Graphs for Natural Language Processing”将为自然语言处理领域的研究人员和实践者提供宝贵的学习机会和实践经验，推动基于图的深度学习在NLP中的应用和发展。