AAAI2022教程，Deep Learning on Graphs for Natural Language Pro

有各种各样的NLP问题可以用图结构最好地表达。基于图的深度学习技术(即图神经网络(GNNs))在建模非欧氏数据(如图)方面的巨大优势，为解决具有挑战性的图类NLP问题打开了一扇新的大门，并取得了巨大的成功。尽管取得了成功，但在图上的深度学习(DLG4NLP)仍然面临许多挑战(如自动图的构造、复杂图的图表示学习、复杂数据结构之间的映射学习)。 本教程将介绍深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括自然语言处理的自动图构造、自然语言处理的图表示学习、自然语言处理的基于GNN的高级模型(如graph2seq和graph2tree)，以及GNN在各种自然语言处理任务中的应用(如机器翻译、图像处理和图像处理)。自然语言生成、信息提取和语义解析)。此外，还将包括实践演示会议，以帮助听众获得应用GNNs解决具有挑战性的NLP问题的实际经验——使用我们最近开发的开源库Graph4NLP，这是第一个为研究人员和实践者提供的用于各种NLP任务的轻松使用GNNs的库。