Вопрос или проблема
В задаче нейронного машинного перевода (NMT) мои входные данные содержат реляционную информацию. Эти отношения можно смоделировать с помощью графовой структуры.
Один из подходов может заключаться в использовании графовой нейронной сети (GNN) и модели Graph2Seq. Но я не могу найти хорошую генеративную модель для GNN.
Вместо этого я хочу использовать трансформер. Но тогда возникает вопрос: как встроить структурную информацию в модель? Существуют ли какие-либо открытые артефакты для Реляционного Трансформера, которые я могу использовать сразу же?
Некоторые исследователи пытались использовать трансформер для графовых данных. Пожалуйста, ознакомьтесь с данной статьей для получения подробностей
Реализованный код для этого был выложен на github по этому адресу с объяснением на youtube видео
Ответ или решение
Для решения задачи интеграции структурной информации в архитектуру Transformer в контексте нейронного машинного перевода (NMT) с учетом реляционной информации, существует несколько подходов, которые можно рассмотреть.
-
Обогащение входных данных: Один из способов введения структурной информации — это обогащение входных данных дополнительными признаками, которые отражают реляционные связи. Вы можете использовать методы, такие как one-hot encoding или learnable embeddings для кодирования отношений между элементами входных данных. Важно, чтобы эти признаки были непосредственно интегрированы в представления входных токенов.
-
Модификация механизма внимания: Вы можете адаптировать механизм внимания в Transformer для учета реляционных свойств. Один из вариантов — добавить дополнительный контекст в механизмы само-внимания (self-attention), чтобы они могли учитывать реляционные связи. Например, можно использовать модифицированный механизм внимания, который не только учитывает расстояние между позициями токенов, но и включает реляционные связи между ними.
-
Использование графовых нейронных сетей (GNN): Несмотря на ваше желание использовать Transformer, вы все еще можете рассмотреть возможность предварительной обработки данных с помощью графовых нейронных сетей. Графовые нейронные сети могут быть использованы для извлечения реляционной информации, а затем результаты могут быть интегрированы в Transformer. Это может быть реализовано через так называемые подходы Graph2Seq, где GNN служит в качестве энкодера, а Transformer — в качестве декодера.
-
Использование существующих решений: Есть несколько открытых исходных решений, которые могут помочь в данной задаче. Одним из них является Graph Transformer, описанный в документе, который вы упомянули. Это решение позволяет применять архитектуру Transformer непосредственно к графовым данным, используя конкретные изменения в кодировании графовой структуры. Код для этого решения доступен по ссылке на GitHub.
-
Обучение и адаптация модели: При использовании модифицированного Transformer важно тщательно настраивать параметры обучения. Подумайте о том, как вы можете использовать потери с учетом структурной информации (например, добавить регуляризацию) для обеспечения того, чтобы модель научилась захватывать реляционные связи в данных.
В заключение, интеграция структурной информации в Transformer задачу NMT требует многогранного подхода, который может сочетать в себе обогащение данных, модификацию архитектуры и использование существующих решений. Рекомендуется экспериментировать с различными методами и тщательно валидировать результаты, чтобы достигнуть наилучшей производительности.