图卷积神经网络在自然语言处理中的应用研究

图神经网络构架的出现,给深度学习带来了新的研究方向,图结构能聚合节点的邻居节点以及边的信息来更新该节点的向量表征,捕捉到文本中更丰富和细致的特征,有效帮助文本理解。本文旨在采用近年来前沿的图卷积神经网络模型,在少量标注的训练样本下,针对自然语言处理任务进行研究。通过使用图卷积神经网络模型挖掘文本之间的关系信息来提升自然语言处理相关任务的效果。