# 使用PGL实现ERNIESage
[ENG Readme](./README.en.md)
## 背景介绍
在很多工业应用中,往往出现如下图所示的一种特殊的图:Text Graph。顾名思义,图的节点属性由文本构成,而边的构建提供了结构信息。如搜索场景下的Text Graph,节点可由搜索词、网页标题、网页正文来表达,用户反馈和超链信息则可构成边关系。
**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。
使用ID特征的GraphSAGE只能够建模图的结构信息,而单独的ERNIE只能处理文本信息。通过PGL搭建的图与文本的桥梁,**ERNIESage**能够很简单的把GraphSAGE以及ERNIE的优点结合一起。以下面TextGraph的场景,**ERNIESage**的效果能够比单独的ERNIE以及GraphSAGE模型都要好。
**ERNIESage**可以很轻松地在PGL中的消息传递范式中进行实现,目前PGL提供了4个版本的ERNIESage模型:
- **ERNIESage v1**: ERNIE 作用于text graph节点上;
- **ERNIESage v2**: ERNIE 作用在text graph的边上;
- **ERNIESage v3**: ERNIE 作用于一阶邻居及起边上;
- **ERNIESage v4**: ERNIE 作用于N阶邻居及边上;
## 环境依赖
- paddlepaddle>=1.7
- pgl>=1.1
## Dataformat
## How to run
我们采用了[PaddlePaddle Fleet](https://github.com/PaddlePaddle/Fleet)作为我们的分布式训练框架,在```config/*.yaml```中,有部分用于训练ERNIESage的配置, 其中ERNIE模型```ckpt_path```以及词表```ernie_vocab_file```在[ERNIE](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE)下载。
```sh
# 分布式GPU模式或单机模式ERNIESage
sh local_run.sh config/erniesage_v2_gpu.yaml
# 分布式CPU模式训练ERNIESage
sh local_run.sh config/erniesage_v2_cpu.yaml
```
## Hyperparamters
- learner_type: `gpu` or `cpu`; gpu 使用fleet Collective 模式, cpu 使用fleet Transpiler 模式.
## Citation
```
@misc{ERNIESage,
author = {PGL Team},
title = {ERNIESage: ERNIE SAmple aggreGatE},
year = {2020},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/master/examples/erniesage},
}
```