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452f5745
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4月 30, 2020
作者:
K
kirayummy
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4月 30, 2020
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examples/erniesage/README.md
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examples/erniesage/README.md
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<img
src=
"./docs/source/_static/text_graph.png"
alt=
"Text Graph"
width=
"800"
>
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"./docs/source/_static/text_graph.png"
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>
**ERNIESage**
由PGL团队提出,是ERNIE SAmple aggreGatE的简称,该模型可以同时建模文本语义与图结构信息,有效提升 Text Graph 的应用效果。其中
[
**ERNIE**
](
https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
)
是百度推出的基于知识增强的持续学习语义理解框架
,
**ERNIESage**
由PGL团队提出,是ERNIE SAmple aggreGatE的简称,该模型可以同时建模文本语义与图结构信息,有效提升 Text Graph 的应用效果。其中
[
**ERNIE**
](
https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
)
是百度推出的基于知识增强的持续学习语义理解框架
。
**ERNIESage**
是 ERNIE 与 GraphSAGE 碰撞的结果,是 ERNIE SAmple aggreGatE 的简称,它的结构如下图所示,主要思想是通过 ERNIE 作为聚合函数(Aggregators),建模自身节点和邻居节点的语义与结构关系。ERNIESage 对于文本的建模是构建在邻居聚合的阶段,中心节点文本会与所有邻居节点文本进行拼接;然后通过预训练的 ERNIE 模型进行消息汇聚,捕捉中心节点以及邻居节点之间的相互关系;最后使用 ERNIESage 搭配独特的邻居互相看不见的 Attention Mask 和独立的 Position Embedding 体系,就可以轻松构建 TextGraph 中句子之间以及词之间的关系。
**ERNIESage**
是 ERNIE 与 GraphSAGE 碰撞的结果,是 ERNIE SAmple aggreGatE 的简称,它的结构如下图所示,主要思想是通过 ERNIE 作为聚合函数(Aggregators),建模自身节点和邻居节点的语义与结构关系。ERNIESage 对于文本的建模是构建在邻居聚合的阶段,中心节点文本会与所有邻居节点文本进行拼接;然后通过预训练的 ERNIE 模型进行消息汇聚,捕捉中心节点以及邻居节点之间的相互关系;最后使用 ERNIESage 搭配独特的邻居互相看不见的 Attention Mask 和独立的 Position Embedding 体系,就可以轻松构建 TextGraph 中句子之间以及词之间的关系。
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