kyzhouhzau/NLPGNN
این پروژه ترکیبی از مدل‌های زبان طبیعی (NLP) و شبکه‌های گراف عصبی (GNN) است.
با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید از مدل‌های قدرتمندی مثل BERT، ALBERT و GPT2 به عنوان لایه در فریم‌ورک TensorFlow 2.0 استفاده کنید.
همچنین پیاده‌سازی مدل‌های گرافی مانند GCN، GAN، GIN و GraphSAGE بر اساس مکانیزم message passing انجام شده است.
کاربرد:
این پروژه برای تحلیل داده‌هایی که ساختار گراف دارند و نیاز به درک متنی نیز دارند، مناسب است.
مثلاً در شبکه‌های اجتماعی، پایگاه‌های دانش (knowledge graphs) یا سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی که نیاز دارید اطلاعات متنی (مثل توضیحات، نظرات یا عنوان‌ها) را با ساختار شبکه‌ای (مثل ارتباط بین کاربران یا مقالات) ترکیب کنید.
همچنین اگر از TensorFlow 2.0 استفاده می‌کنید و می‌خواهید مدل‌های پیشرفته NLP را به صورت لایه داخل مدل خود بگنجانید، این ابزار عالی است.
چند مثال از موارد استفاده:
تحلیل احساسات در یک شبکه اجتماعی با در نظر گرفتن متن پست‌ها و ارتباط کاربران
طبقه‌بندی مقالات علمی در یک گراف استناد با استفاده از چکیده و ساختار ارجاع
تشخیص کاربران تقلبی در یک پلتفرم با تحلیل پروفایل متنی و شبکه دوستان
پیش‌بینی ارتباط در یک پایگاه دانش با ترکیب متن توصیفی و روابط موجود
- ##NLP
- ##GNN
- ##BERT
- ##GraphSAGE
- ##GCN
- ##TensorFlow
- ##MachineLearning
- ##DeepLearning
- ##KnowledgeGraph
- ##AI