7、文本与图结构建模：提升输入表示的有效方法

文本与图结构建模：提升输入表示的有效方法

在自然语言处理（NLP）领域，如何有效建模文本和图结构是提升模型性能的关键。本文将深入探讨几种先进的建模方法，包括基于集成编码器的文档建模、卷积句子编码器的文档建模以及图结构的建模方法。

1. 基于集成编码器的文档建模

以往，Tan等人使用独立的词编码器对文档中的句子进行建模。而Celikyilmaz等人在2018年提出了一种层次化文档编码器，采用协作编码器对文档的不同段落进行编码，这些段落编码器被称为“代理”。

这个过程可以用以下流程图表示：

graph LR
    A[文档] --> B[段落1]
    A --> C[段落2]
    A --> D[段落3]
    B --> E[代理1编码]
    C --> F[代理2编码]
    D --> G[代理3编码]
    E --> H[广播编码信息]
    F --> H
    G --> H
    H --> I[共享全局上下文信息]
    I --> J[多层迭代]
    J --> K[传递最终段落表示]
    K --> L[顺序解码器生成摘要]

1.1 多代理编码器消息传递

每个代理使用多层双向LSTM将段落编码为单词序列。在每一层，代理之间相互通信，修改段落表示，共享文本不同部分的全局上下文。

以代理a在第(k + 1)层为例，Bi - LSTM在步骤i的输入包括上一层的状态、左右编码器的状态以及其他代理