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基于預(yù)訓(xùn)練語言模型的文本屬性圖表示學(xué)習(xí)及應(yīng)用
文本屬性圖廣泛分布于諸多應(yīng)用場景之中,其核心挑戰(zhàn)在于如何巧妙地融合節(jié)點(diǎn)的文本語義特性與圖結(jié)構(gòu)的拓?fù)湫畔,從而?qiáng)化節(jié)點(diǎn)的表征學(xué)習(xí)能力,實(shí)現(xiàn)高效且精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)范式。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn),本書從多個(gè)維度對文本屬性圖進(jìn)行了綜合性的研究探討,包括文本屬性圖綜合性研究:基準(zhǔn)測試與深度思考、細(xì)粒度融合節(jié)點(diǎn)文本屬性的圖表示學(xué)習(xí)、文本屬性圖上的半監(jiān)督表示學(xué)習(xí)、低內(nèi)存占用的文本屬性圖表示學(xué)習(xí)、GNNLM緊耦合的文本屬性圖表示學(xué)習(xí)、基于變分推斷的大規(guī)模文本屬性圖上的表示學(xué)習(xí)、基于高頻感知分層對比選擇性編碼的文本屬性圖表示學(xué)習(xí)、基于文本屬性圖表示學(xué)習(xí)的搜索廣告系統(tǒng)、基于拓?fù)潋?qū)動(dòng)語言模型預(yù)訓(xùn)練的推薦系統(tǒng)、基于文本屬性圖表示學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)對齊等多方面的研究。這些研究不僅深化了我們對文本數(shù)據(jù)與圖結(jié)構(gòu)融合的理解,也為相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)踐提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的案例指導(dǎo)。
本書旨在為對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣或正在從事相關(guān)領(lǐng)域研究與實(shí)踐的廣大讀者提供全面而深入的指導(dǎo)。同時(shí),本書也可作為撰寫學(xué)術(shù)論文或進(jìn)行課題研究的參考書籍,可為學(xué)術(shù)研究和實(shí)際應(yīng)用提供有力的支持。
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