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# 墨尔本大学

ACL 2018|墨尔本大学:基于门控图神经网络的图序列学习

实验结果表明,在AMR图和基于句法的神经机器翻译中,本文模型优于业内的最好方法。1 引言图结构普遍存在于自然语言的表示中。这些方法的一个关键限制是需要在图形节点和tokens之间进行对齐。在注意力编码阶码模型中使用GGNNs在S2S模型中,输入是token

cys 2019-01-31
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