如何利用图卷积神经网络来完成语义角色标注任务，并详细介绍相关知识点，力求让读者能快速理解并掌握图卷积神经网络的工作原理及应用方法。

阅读：评论：0

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2017年AI领域颠覆性进展是图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Networks)发明者、谷歌DeepMind联合创始人兼CEO沃森·斯科特于2016年提出的图卷积神经网络(GCN)，它在图像分类、对象检测等任务上表现出了突破性的效果。自从GCN被提出后，由于其强大的学习能力，已经引起了国内外学术界的广泛关注。同年，斯坦福大学语言处理实验室的研究人员蒂姆·弗莱克()和李英强等团队提出了一项名为“句法树LSTM”(Syntax Tree LSTM)的模型，通过建模语法结构信息，解决了命名实体识别、短文本匹配和文本摘要等序列标注任务上的性能瓶颈。近日，斯坦福大学、谷歌研究院、微软亚洲研究院和北航的研究人员们联合合作，基于图卷积神经网络的语义角色标注模型Papernot et al., 2018年提出了“通过联合训练的图卷积神经网络进行语义角色标注”，将深度学习和图表示学习相结合的方式有效地提高了语义角色标注系统的准确率。本文即将向读者展示如何利用图卷积神经网络来完成语义角色标注任务，并详细介绍相关知识点，力求让读者能快速理解并掌握图卷积神经网络的工作原理及应用方法。
本文首先对语义角色标注任务进行简要的介绍，然后将主要算法框架介绍给读者，包括GCN和SR-GNN模型，以及两种重要数据集的介绍。读者可以从中了解到图卷积神经网络的基本原理和特点，了解到SR-GNN模型的构造过程，熟悉相关的数据集的形式。最后，本文还会分析一下SR-GNN模型的优缺点，以及当前SR-GNN模型面临的问题与未来的发展方向，希望能够指导读者更好地应用图卷积神经网络以及深度学习技术来解决语义角色标注任务。