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ThenameoftheDepartmentBeijingForestStudio
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心部门名称
基于图神经网络的中文短文
本匹配方法
硕士研究生杨俊楠
2020年06月27日
内容提要
•背景简介
•基本概念
–图神经网络
–Bert预训练
•算法原理
•优劣分析
•应用总结
•参考文献
2
背景简介
•预期收获
–1.了解文本匹配的基本概念和研究现状。
–2.了解图神经网络在文本匹配领域的应用方法。
3
背景简介
•文本匹配的概念
–文本匹配是比较两个文本并确定它们之间关系的任务。
•案例一：
蚂蚁金服的NLP比赛-文本语义相似度赛题
–同义问句：“花呗如何还款”-“我怎么还我的花呗呢”
–非同义问句：“花呗分期后逾期了如何还款”--“花呗分期后逾期了哪
里还款”
4
背景简介
•案例二
在线广告场景中，需要计算用户查询
和页面的语义相似度。
5
背景简介
•研究现状
DSSM(2013)
基于表示型方法MaLSTM(2015)
TextCNN(2017)
文本匹配
ESIM(2017)
基于交互型方法DIIN(2018)
RE2(2019)
6
基本概念
•网络嵌入（NetworkEmbedding）
____________________________7
网络嵌入方法-杨俊楠-2019-06-2819-00-00.pptx
基本概念
•图神经网络（GNN）
图神经网络是一种直接作用于图
结构上的神经网络。之前的方法
都是先将图预处理成能被神经网
络处理的格式，例如将图表示成
结点序列，但这会丢失很多拓扑
信息。GNN可以直接处理图，将
图或者图中的结点映射为向量。
8
基本概念
•图神经网络（GNN）
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