图神经网络（GNN）：原理、挑战与应用

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@小白创作中心

图神经网络（GNN）：原理、挑战与应用

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来源

https://cloud.tencent.com/developer/article/2473094

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型。与传统的神经网络不同，GNN能够有效地捕捉和利用数据之间的复杂关系，因此在自然语言处理（NLP）、社交网络分析、推荐系统等多个领域都有广泛的应用。

图神经网络（GNN）介绍

图不但包含数据，也包含数据之间的依赖关系，因而图神经网络（GNN）在自然语言处理（NLP）方面的表现有着非常大的潜力。图神经网络（GNN）最擅长处理和建模图结构数据。

GNN的工作原理简单概况就是，聚合节点的邻居节点/边的信息，来更新节点的向量表征。

GNN面临的挑战

GNN4NLP面临诸多挑战：

如何自动地把文本数据转换成有效的图结构数据，并保留对下游任务有帮助的重要信息；
如何针对不同类型的图结构数据，开发出有效的GNN模型；
如何端到端地学习复杂类型数据之间的映射关系（例如Graph2Seq, Graph2Tree, Graph2Graph）。

自动化图构建

目前已知的所有图构建方式分为两类：静态构图方式和动态构图方式。

静态构图方式

静态图构建有两大特点：

引入先验的领域知识来扩充文本信息；
在预处理阶段完成。

动态图构建

动态图构建最大的特点：

针对下游NLP任务，对图结构和图表征进行端到端联合学习；
可以动态进行。

动态图构建的常见流程：

图相似度量学习模块计算节点之间的相似关系，返回一个全连通加权图；
图稀疏化模块对全连通图进行稀疏化处理，得到稀疏图；
如果已知初始的图结构信息，那么也可以将初始的图结构和学习到的隐图结构结合起来，获得更有效的图结构信息。

图表示学习

当从非结构化的文本中获取到了想要的图后，将进行图表示学习。首先，根据图的节点和边的属性是否唯一，将图归类为：

具有单一节点和边属性的同构图（homogeneous graph）；
具有单一节点属性，但边属性不唯一的关系图（multi-relational graph）；
节点属性不唯一的异构图（heterogeneous graph）。

其次，这些图之间是存在互相转化的可能的，不同的图可能存在的转化模式，比如说如何从一个异构图转化成多关系图等等。

最后，清楚图的结构和转化后，该如何选择合适的图神经网络进行学习？

对于同构图，总结了一类成为homogeneous GNN的图神经网络类型。最常见的比如GCN，GAT等等。
对于多关系图，由于针对边的属性如何被应用，总结了不同的multi-relational GNN。最常见的有R-GCN, R-GGNN等等。
对于异构图，由于图的节点和边的属性都不限，因此这方面的工作自由度很高，统称为heterogeneous graph。常见的有基于元路径的（meta-path based），关系神经网络延伸的（R-GNN based）等等。

编码器-解码器模型

Encoder-decoder架构可以说是近年来NLP领域中应用最为广泛的框架之一。在不同任务场景中，如何因地制宜地设计encoder，decoder。三个类别：

Graph2Seq（图到序列）
Graph2Tree（图到树）
Graph2Graph（图到图）

NLP应用任务

自然语言生成（NLG）：
1. 机器翻译（Neural Machine Translation）
2. 摘要生成（Summarization）
3. 结构化数据到文本的生成（Structural-data to text）
4. 文本问题生成（Neural Question Generation）
机器阅读理解与问题回答（MRC and QA）：
1. 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension）
2. 基于知识库的问题回答（Knowledge Base Question Answering）
3. 开放领域的问题回答（Open-domain Question Answering）
4. 基于社区的问题回答（Community Question Answering）
对话系统（Dialog Systems）：
1. 对话状态跟踪（Dialog State Tracking）
2. 对话回应生成（Dialog Response Generation）
3. 下一个话语选择（Next Utterance Selection）
文本分类（Text Classiﬁcation）：
1. 文本分类（Text Classiﬁcation）
文本匹配（Text Matching）：
1. 文本匹配（Text Matching）
主题模型（Topic Modeling）：
1. 主题模型（Topic Modeling）
情感分类（Sentiment Classiﬁcation）：
1. 情感分类（Sentiment Classiﬁcation）
知识图谱（Knowledge Graph）：
1. 知识图谱补全（Knowledge Graph Completion）
2. 知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）
知识抽取（Information Extraction）：
1. 命名实体识别（Named Entity Recognition）
2. 关系抽取（Relation Extraction）
3. 联合学习模型（Joint Learning Models）
句法解析和语义分析（Parsing）：
1. 句法解析（syntactic parsing）
2. 语义分析（semantic parsing）
推理（Reasoning）：
1. 解决数学应用题（Math Word Problem Solving）
2. 自然语言推理（Natural Language Inference）
3. 常识推理（Commonsense Reasoning）
语义角色标注（Semantic Role Labelling）：
1. 语义角色标注（Semantic Role Labelling）