Графовые нейронные сети для обработки естественного языка: обзор

Глубокое обучение стало доминирующим подходом к решению различных задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Хотя текстовые данные обычно представляются в виде последовательностей токенов, широкий спектр задач NLP лучше всего описывается с помощью графовых структур. В результате растёт интерес к разработке новых методов глубокого обучения для графов, предназначенных для решения большого числа задач NLP. В этом обзоре представлен comprehensive обзор графовых нейронных сетей (Graph Neural Networks, GNNs) для обработки естественного языка. Мы предлагаем новую таксономию GNN для NLP, которая систематически структурирует существующие исследования графовых нейронных сетей в области обработки естественного языка.