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图注意力网络捕捉实体依赖关系
资料介绍
一、引言
在自然语言处理、知识图谱构建等领域，实体间的依赖关系是理解语义和实现智能推理的关键。传统方法如基于规则或统计的模型难以有效捕捉复杂的实体依赖，而图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）通过引入注意力机制，能够自适应地学习实体节点间的重要性权重，为捕捉实体间依赖关系提供了强大的解决方案。
二、图注意力网络（GAT）的基本原理
（一）图结构表示
实体间的依赖关系可抽象为图结构，其中实体对应图中的节点，实体间的关系对应边。设图结构为G=(V,E)，V表示节点集合，E表示边集合。每个节点v_i具有初始特征向量h_i\in\mathbb{R}^F，其中F为特征维度。
（二）注意力机制的引入
GAT的核心在于利用注意力机制计算邻居节点对中心节点的影响权重。对于节点v_i，其邻居节点集合为N_i。首先，通过线性变换对节点特征进行映射：W h_i，其中W\in\mathbb{R}^{F' \times F}为可学习参数。然后，计算节点v_i与邻居v_j的注意力分数：
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