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【導讀】IJCAI（國際人工智能聯合會議，International Joint Conferences on Artificial Intelligence）作為人工智能領域最頂級的國際學術會議之一，IJCAI 的舉辦自然備受矚目。第29屆國際人工智能聯合會議和第17屆環太平洋國際人工智能會議原定于2020年7月11日在日本橫濱召開，但由于疫情影響，將延期半年，至 2021年1月召開。近期，IJCAI 2020 論文集已經放出來。在 4717 份有效投稿中，最終僅有 592 篇被接收，接收率為 12.6%，這也是 IJCAI 史上最低的接收率。我們發現在今年的IJCAI 2020會議上圖神經網絡相關的論文非常多，今天小編專門整理最新6篇圖神經網絡（GNN）應用在自然語言處理上的相關論文——AMR-to-text生成、Path GCN、圖互注意力網絡、常識知識、有向超圖GCN

IJCAI 2020 Accepted Paper: //www.ijcai.org/Proceedings/2020/

IJCAI2020GNN_Part1、ICML2020GNN_Part1、KDD2020GNN_Part1、CVPR2020SGNN、CVPR2020GNN_Part2、CVPR2020GNN_Part1、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、

1、Better AMR-To-Text Generation with Graph Structure Reconstruction 作者：Tianming Wang, Xiaojun Wan, Shaowei Yao

摘要：AMR-to-text 生成是一項艱巨的任務，它需要從基于圖的語義表示中生成文本。最近的研究將這一任務看作是圖到序列的學習問題，并使用各種圖神經網絡來建模圖結構。在本文中，我們提出了一種新的方法，在重構輸入圖結構的同時，從AMR圖中生成文本。我們的模型使用圖注意力機制來聚合信息以對輸入進行編碼。此外，通過優化兩個簡單而有效的輔助重構目標：鏈接預測目標(需要預測節點之間的語義關系)和距離預測目標(需要預測節點之間的距離)，能夠學習到更好的節點表示。在兩個基準數據集上的實驗結果表明，我們提出的模型在強基線上有很大的改善，并達到了新的技術水平。

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2、Multi-hop Reading Comprehension across Documents with Path-based Graph Convolutional Network

作者：Zeyun Tang, Y ongliang Shen, Xinyin Ma, Wei Xu, Jiale Yu, Weiming Lu

摘要：跨多個文檔的多跳（Multi-hop ）閱讀理解近年來備受關注。在本文中，我們提出了一種新的方法來解決這個多跳閱讀理解問題。受人類推理過程的啟發，我們從支持文檔（supporting documents）中構造了一個基于路徑的推理圖。該推理圖結合了基于圖的方法和基于路徑的方法的思想，更適合于多跳推理。同時，我們提出了GATED-RGCN在基于路徑的推理圖上積累證據，GATED-RGCN包含了一種新的問題感知門控機制，以規范跨文檔傳播信息的有用性，并在推理過程中添加問題信息。我們在WikiHop數據集上對我們的方法進行了評估，與以前發布的方法相比，我們的方法達到了最先進的準確性。特別值得一提的是，我們的集成模型比人類的表現高出4.2%。

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3、The Graph-based Mutual Attentive Network for Automatic Diagnosis

作者：Quan Yuan, Jun Chen, Chao Lu, Haifeng Huang 摘要：自動診斷一直存在缺乏可靠語料庫來訓練可信預測模型的問題。此外，以往的基于深度學習的診斷模型大多采用序列學習技術(CNN或RNN)，難以提取關鍵醫療實體之間的復雜結構信息（如圖結構）。本文提出基于真實醫院的高標準電子病歷文檔建立的診斷模型，以提高模型的準確性和可信度。同時，我們將圖卷積網絡引入到該模型中，緩解了稀疏特征的問題，便于提取用于診斷的結構信息。此外，我們還提出了mutual注意網絡來增強輸入的表示，以獲得更好的模型性能。我們在真實電子病歷文檔（ EMR documents）上進行實驗，結果表明與以往基于序列學習的診斷模型相比，該模型具有更高的準確性。我們提出的模型已被集成到中國數百家初級衛生保健機構的信息系統中，以協助醫生進行診斷。

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4、TransOMCS: From Linguistic Graphs to Commonsense Knowledge

作者：Hongming Zhang, Daniel Khashabi, Yangqiu Song, Dan Roth

摘要：常識知識獲取是人工智能的關鍵問題。傳統獲取常識知識的方法通常需要昂貴的人工注釋并且費力，在大范圍內是不可行的。本文探索了一種從語言圖中挖掘常識知識的實用方法，目的是將從語言模式中獲得的廉價知識轉化為昂貴的常識知識。其結果是將大規模的選擇偏好知識資源ASER[Zhang et al., 2020]轉換為TransOMCS，其表示與ConceptNet[Liu and Singh，2004]相同，但比ConceptNet大兩個數量級。實驗結果表明，語言知識可以轉化為常識知識，并且該方法在數量、新穎性和質量方面都是有效的。

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5、Two-Phase Hypergraph Based Reasoning with Dynamic Relations for Multi-Hop KBQA

作者：Jiale Han, Bo Cheng, Xu Wang

摘要：多跳知識庫問答(KBQA)旨在通過跨多個三元組的推理來尋找事實問題的答案。值得注意的是，當人類執行多跳推理時，傾向于在不同的跳中集中于特定的關系，并精確定位由該關系連接的一組實體。與利用成對連接來模擬人類執行多跳推理不同，超圖卷積網絡(HGCN)可以通過利用超邊連接兩個以上的節點。然而，HGCN是針對無向圖的，沒有考慮信息傳遞的方向。為了適應具有方向性的知識圖，我們引入了有向HGCN(Directed-HGCN, DHGCN)。受人類逐跳推理的啟發，我們提出了一種基于DHGCN的可解釋KBQA模型，即基于動態關系的兩階段超圖推理，該模型顯式更新關系信息，動態關注不同跳點的不同關系。此外，該模型逐跳預測關系以生成中間關系路徑。我們在兩個廣泛使用的多跳KBQA數據集上進行了大量的實驗，以證明該模型的有效性。

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【導讀】IJCAI（國際人工智能聯合會議，International Joint Conferences on Artificial Intelligence）作為人工智能領域最頂級的國際學術會議之一，IJCAI 的舉辦自然備受矚目。第29屆國際人工智能聯合會議和第17屆環太平洋國際人工智能會議原定于2020年7月11日在日本橫濱召開，但由于疫情影響，將延期半年，至 2021年1月召開。近期，IJCAI 2020 論文集已經放出來。在 4717 份有效投稿中，最終僅有 592 篇被接收，接收率為 12.6%，這也是 IJCAI 史上最低的接收率。我們發現在今年的IJCAI 2020會議上圖神經網絡相關的論文非常多，今天小編專門整理最新6篇圖神經網絡（GNN）應用在數據挖掘上的相關論文——多通道GNN、自適應時空圖卷積、會話流GNN、雙重注意力GNN、域自適應HIN、雙線性GNN

IJCAI 2020 Accepted Paper: //www.ijcai.org/Proceedings/2020/

IJCAI2020GNN_Part1、ICML2020GNN_Part1、KDD2020GNN_Part1、CVPR2020SGNN、CVPR2020GNN_Part2、CVPR2020GNN_Part1、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、

1、Multi-Channel Graph Neural Networks

作者：Kaixiong Zhou, Qingquan Song, Xiao Huang, Daochen Zha, Na Zou, Xia Hu

摘要：在許多學科中，圖結構數據的分類已變得越來越重要。已經觀察到，現實世界圖中的隱式或顯式分層社區結構可能對下游分類應用有用。利用層次結構的一種直接方法是利用池化算法將節點聚類為固定簇（cluster），然后逐層縮小輸入圖以學習池化圖。但是，池化縮小（ pool shrinking）會舍棄圖的詳細信息，從而難以區分兩個非同構圖，并且固定簇忽略了節點固有的多重特征。為了補償縮小損失并了解各個節點的特性，我們提出了多通道圖神經網絡（MuchGNN）。受卷積神經網絡中提出的底層機制的啟發，我們定義了定制的圖卷積，以學習每一層的一系列圖通道，并按層次縮小圖以對合并的結構進行編碼。真實數據集上的實驗結果證明了MuchGNN優于最新方法。

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2、GraphSleepNet: Adaptive Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Sleep Stage Classification

作者：Ziyu Jia, Youfang Lin, Jing Wang, Ronghao Zhou, Xiaojun Ning, Yuanlai He, Yaoshuai Zhao

摘要：睡眠階段分類對于睡眠評估和疾病診斷至關重要。但是，如何有效利用大腦的空間特征和睡眠階段之間的轉換信息仍然是一個挑戰。特別地，由于對人腦的了解有限，為睡眠階段分類預定義合適的空間腦連接結構仍然是一個懸而未決的問題。在本文中，我們提出了一種新穎的深度圖神經網絡，名為GraphSleepNet，用于自動睡眠階段分類。GraphSleepNet的主要優點是可以自適應地學習以鄰接矩陣表示的不同腦電圖（EEG）通道之間的內在聯系，從而為時空圖卷積網絡（ST-GCN）提供服務，以進行睡眠階段分類。同時，ST-GCN由用于提取空間特征的圖形卷積和用于捕獲睡眠階段之間的轉換規則的時間卷積組成。蒙特利爾睡眠研究檔案（MASS）數據集上的實驗表明GraphSleepNet優于最新的基線。

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3、GraphFlow: Exploiting Conversation Flow with Graph Neural Networks for Conversational Machine Comprehension

作者：Yu Chen, Lingfei Wu, Mohammed J. Zaki

摘要：事實證明，與傳統MC相比，會話機器理解（MC）更具挑戰性，因為它需要更好地利用會話歷史記錄。但是，大多數現有方法無法有效地捕獲會話歷史記錄，因此難以處理涉及的指代或省略號的問題。此外，在對段落文本進行推理時，大多數人只是將其視為單詞序列，而沒有探索單詞之間豐富的語義關系。在本文中，我們首先提出一種簡單而有效的圖結構學習技術，以在每次對話轉折時動態構造一個具有問題和會話歷史意識的上下文圖。然后，我們提出了一種新穎的遞歸圖神經網絡，并在此基礎上，引入了一種flow機制來對一系列上下文圖中的時間依賴性進行建模。與現有的CoQA，QuAC和DoQA基準的最新技術相比，我們所提出的GRAPHFLOW模型可以有效地捕獲會話中的對話流，并顯示出可競爭的性能。此外，可視化實驗表明，我們提出的模型可以為推理過程提供良好的可解釋性。

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4、GoGNN: Graph of Graphs Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions

作者：Hanchen Wang, Defu Lian, Ying Zhang, Lu Qin, Xuemin Lin

摘要：實體交互預測在許多重要應用中至關重要，例如化學，生物學，材料科學和醫學。當每個實體由復雜結構（即結構化實體）表示時，該問題變得非常具有挑戰性，因為涉及兩種類型的圖：結構化實體的局部圖和捕獲結構化實體之間的交互的全局圖。我們注意到，現在有關結構化實體交互預測的工作無法正確利用圖模型的唯一圖。在本文中，我們提出了一種圖神經網絡圖（Graph of Graphs Neural Network，GoGNN），它以分層的方式提取結構化實體圖和實體交互圖中的特征。我們還提出了雙重注意機制，該機制使模型能夠在圖的兩個級別中保留鄰居的重要性。在現實世界的數據集上進行的大量實驗表明，GoGNN在兩個代表性的結構化實體交互預測任務上勝過了最新技術：化學-化學交互預測和藥物-藥物交互預測。

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5、Domain Adaptive Classification on Heterogeneous Information Networks

作者：Shuwen Yang, Guojie Song, Yilun Jin, Lun Du

摘要：異構信息網絡（HIN）是無處不在的結構，因為它們可以描述復雜的關系數據。由于這些數據的復雜性，很難在HIN上獲得足夠的標記數據，從而妨礙了HIN的分類。雖然領域適應（DA）技術已在圖像和文本中得到廣泛利用，但是異構性和復雜的語義對HIN上的領域自適應分類提出了特定的挑戰。一方面，HIN涉及多個級別的語義，這要求在它們之間進行域對齊。另一方面，由于域不變性特征是同質的并且對分類沒有信息，因此必須精心選擇域相似性和可區分性之間的權衡。在本文中，我們提出了多空間域自適應分類（MuSDAC）來解決HIN上的DA問題。具體來說，我們利用多通道共享權重GCN，將HIN中的節點投影到執行成對對齊的多個空間。此外，我們提出了一種啟發式采樣算法，該算法可以有效地選擇具有可區分性的通道組合，并采用移動平均加權投票（moving averaged weighted voting）方案來融合所選通道，從而最大程度地減少傳輸和分類損失。在成對數據集上進行的大量實驗證明了我們模型在HIN領域自適應分類和各個組成部分的貢獻方面的表現。

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6、Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions

作者：Hongmin Zhu, Fuli Feng, Xiangnan He, Xiang Wang, Yan Li, Kai Zheng, Yongdong Zhang

摘要：圖神經網絡（GNN）是一個功能強大的模型，可用于學習表示形式并對圖形數據進行預測。對GNN的現有工作已將圖卷積定義為所連接節點的特征的加權和，以形成目標節點的表示形式。然而，加權和的運算假設相鄰節點彼此獨立，并且忽略它們之間可能的交互。當存在這樣的交互時，例如兩個鄰居節點的同時出現是目標節點特征的強烈信號，現有的GNN模型可能無法捕獲該信號。在這項工作中，我們認為在GNN中對相鄰節點之間的交互進行建模是十分重要的。我們提出了一種新的圖卷積算子，該算子通過鄰居節點表示的成對交互來增加加權和。我們將此框架稱為雙線性圖神經網絡（ Bilinear Graph Neural Network ，BGNN），該框架可通過相鄰節點間的雙線性交互雙線性來提高GNN表示能力。特別是，我們分別基于著名的GCN和GAT指定了兩個名為BGCN和BGAT的BGNN模型。關于三個半監督節點分類的公開基準的實證結果證明了BGNN的有效性-BGCN（BGAT）在分類準確度方面比GCN（GAT）高1.6％（1.5％）。

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【導讀】計算機視覺頂會ECCV 2020接收論文列表，剛剛已公布，你的文章中了嗎？

據張博老師微博，ECCV 2020官方今日發布接收論文，共有5025篇論文投稿，共有1361篇接受，接受率27%。

ECCV是European Conference on Computer Vision的縮寫，即歐洲計算機視覺大會。今年第16屆ECCV原定于2020年8月23-28日在英國格拉斯哥舉行。

ECCV官方發布了一篇“組織者的來信”，表示受COVID-19影響，決定ECCV 2020將完全以虛擬方式進行。

自然語言處理頂會ACL2020接受論文列表，共有571篇長論文和208篇短論文被錄用。

The 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) 將于2020年7月5日至10日在美國華盛頓州西雅圖舉行，不過今年因新冠將在線舉辦。ACL年會是計算語言學和自然語言處理領域最重要的頂級國際會議，CCF A類會議，由計算語言學協會主辦，每年舉辦一次。其接收的論文覆蓋了對話交互系統、語義分析、摘要生成、信息抽取、問答系統、文本挖掘、機器翻譯、語篇語用學、情感分析和意見挖掘、社會計算等自然語言處理領域眾多研究方向。該會議的論文基本代表自然語言處理領域最新研究進展和最高研究水平，受到學術界和產業界的高度關注。

人工智能頂級會議 AAAI 2020 將于 2 月 7 日-2 月 12 日在美國紐約舉辦，不久之前，AAAI 2020 公布論文介紹結果：今年最終收到 8800 篇提交論文，評審了 7737 篇，接收 1591 篇。最近大會公布了所有接受論文列表,已被接受的AAAI-20主會議的論文

地址：

//aaai.org/Conferences/AAAI-20/