Graph Convolutionを自然言語処理に応用する Part3
Graph Convolutionを自然言語処理に応用するための調査Part3となります。
Part3では理論/実装から少し離れ、グラフ構造を扱うタスクの種類について整理します。具体的には、タスクとそのタスクにおけるinputとoutput(prediction)を整理します。これにより、応用しようとしている問題(自然言語処理)をどんな「グラフ構造を扱うタスク」に変換できるのかを考えられるようにします。理論・実装編であるPart2についてはこちらをご参照ください。