摘要：
通过新型神经网络对图形结构数据进行操作，利用隐藏的自注意层赋予邻域节点不同重要性，关注那些作用比较大的节点，而忽视一些作用较小的节点，在处理局部信息的时候同时能够关注整体的信息 阅读全文
摘要：
现有方法通常基于单词获取节点的文本特征矩阵，忽略分层结构（单词、句子），该文提出SHANE 模型，集成节点结构，文本和标签信息，并以半监督的方式学习网络嵌入，使用分层注意网络学习节点的文本特征， 两层双向 GRU 提取单词和句子的潜在特征 阅读全文