深度学习~图神经网络GNN
背景
Problem: 因为纯数据驱动方法无法胜任复杂的机器学习任务。
Solution: 将专家知识融入神经网络➡️图神经网络。e.g. 知识图谱和神经网络融合,基于知识的大规模训练(大型知识库)
刘知远:In fact, 从无结构文本中抽取结构化知识形成大规模知识图谱后,这些知识反过来可以融入深度学习模型中,帮助我们更好地实现对自然语言的理解。他认为这是深度学习模型与知识图谱不断互相正反馈的过程。如果能构建更大更精确的知识图谱,nlp model能更好更鲁棒。
应用
1. 代码缺陷检测(software defect detection in the field of software engineering)
- 语义(semantics). hongyu zhang教授团队用word embedding和lstm提取java代码every token的语义信息及其之间的依存关系。
- 语法(syntax). AST抽取代码语法结构,用GNN进行判别。
[3] Zhang, Z., Sun, H. & Zhang, H. Developer recommendation for Topcoder through a meta-learning based policy model. Empir Software Eng 25, 859–889 (2020). https://doi.org/10.1007/s10664-019-09755-0
[4] Jian Zhang, Xu Wang, Hongyu Zhang, Hailong Sun, Yanjun Pu, and Xudong Liu. 2020. Learning to Handle Exceptions.
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