Graph4NLP：NLP 图上的深度学习库
核心观点与概述
Graph4NLP 是一个用于 NLP 领域的图深度学习库，旨在通过图神经网络（GNN）技术处理结构化数据。该库基于 DGL、DIG 和 Huggingface 等框架，提供了一套完整的工具集，支持从数据构建到模型预测的全流程。Graph4NLP 的主要特点包括文档网站、内置 NLP 任务的性能支持以及模块化的设计，涵盖了图构造、图嵌入初始化、图嵌入学习、预测等关键功能。
主要功能与模块
整体架构
Graph4NLP 的计算流程包括数据流编码、预测、原始数据、损失评价等环节，通过用户模型和 GNN 嵌入方法实现结构化数据的处理。其主要依赖包括 DGL、DIG 和 Huggingface 等库。
图构造模块
- 静态图构造：支持多种图类型，如依存关系图、选区图和 IE 图。
- 动态图构造：基于节点嵌入的细化，支持单令牌和多令牌节点/边缘。
- 图嵌入初始化模块：提供多种内置策略，如 'w2v'、'bert' 等，支持自定义初始化方法。
- 图嵌入学习模块：支持 GCN、GAT、GGNN 等常见 GNN 变体，以及动态图构造的边缘权重使用。
- 预测模块：支持分类、生成等任务，包括序列解码器、树解码器等，并提供内置高级 API 如 Graph2Seq 和 Graph2Tree。
数据集与推理
- 内置数据集类型：包括 Text2TextDataset、TextToTreeDataset 等。
- 推理包装器：提供分类器、生成器等推理工具，支持树形结构的推理。
演示与应用
文本分类应用
通过 Git 克隆 Graph4NLP 示例代码，用户可以快速构建文本分类应用。主要步骤包括：
- 使用图嵌入初始化 API。
- 利用图构造 API 构建图结构。
- 应用图嵌入学习 API 进行模型训练。
- 使用预测 API 进行任务预测。
- 利用数据集 API 加载和配置数据。
数学单词问题应用
类似地，用户可以通过 Graph2Tree API 构建数学单词问题应用，支持复制和覆盖机制，提供多种可定制的选项。
未来方向
Graph4NLP 未来将重点发展以下方向：
- 可扩展性：原生支持多 GPU / 节点训练。
- 生产部署：简化生产环境部署流程。
- 接口扩展：与更多预训练语言模型接口对接。
- 基准测试：支持更多 SOTA 模型和 NLP 任务。
资源与团队
- DLG4NLP 网站：https://dlg4nlp.github.io/index.html
- Graph4NLP 库：https://github.com/graph4ai/graph4nlp
- Graph4NLP 文档：https://graph4ai.github.io/graph4nlp/
- 调查论文：https://arxiv.org/abs/2106.06090
- 文献列表：https://github.com/graph4ai/graph4nlp_literature
团队成员
Yu (Hugo) Chen, 研究科学家, Meta AI, 邮箱：hugochan2013@gmail.com, hugochen@fb.com, 网站：http://academic.hugochan.net
