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由于其在非歐幾里德數據(如圖或流形)建模方面的強大能力，圖的深度學習技術(即圖神經網絡(GNNs))為解決具有挑戰性的圖相關NLP問題打開了一扇新的大門。將深度學習技術應用于自然語言處理的研究興趣大增，并在許多自然語言處理任務中取得了相當大的成功，包括句子分類、語義角色標注和關系抽取等分類任務，以及機器翻譯、問題生成和摘要等生成任務。盡管取得了這些成功，但面向NLP的圖深度學習仍然面臨許多挑戰，包括自動將原始文本序列數據轉換為高度圖結構的數據，以及有效地建模復雜數據，這些數據涉及基于圖的輸入和其他高度結構的輸出數據(如序列、樹、樹)之間的映射。以及節點和邊中都有多種類型的圖數據。本教程將涵蓋在圖形技術上應用深度學習的相關和有趣的主題，包括用于NLP的自動圖形構建、用于NLP的圖形表示學習、用于NLP的基于高級GNN模型(例如，graph2seq、graph2tree和graph2graph)，以及GNN在各種NLP任務中的應用(例如，機器翻譯、自然語言生成、信息提取和語義解析)。此外，還將包括動手演示會議，以幫助觀眾獲得使用我們最近開發的開源庫Graph4NLP應用gnn解決具有挑戰性的NLP問題的實踐經驗。Graph4NLP是第一個為研究人員和實踐者方便地使用GNN完成各種NLP任務的庫。

//github.com/dlg4nlp/dlg4nlp.github.io

自然語言數據的一個重要子集包括跨越數千個token的文檔。處理這樣長的序列的能力對于許多NLP任務是至關重要的，包括文檔分類、摘要、多跳和開放域問答，以及文檔級或多文檔關系提取和引用解析。然而，將最先進的模型擴展到較長的序列是一個挑戰，因為許多模型都是為較短的序列設計的。一個值得注意的例子是Transformer模型，它在序列長度上有二次計算代價，這使得它們對于長序列任務的代價非常昂貴。這反映在許多廣泛使用的模型中，如RoBERTa和BERT，其中序列長度被限制為只有512個tokens。在本教程中，我們將向感興趣的NLP研究人員介紹最新和正在進行的文檔級表示學習技術。此外，我們將討論新的研究機會，以解決該領域現有的挑戰。我們將首先概述已建立的長序列自然語言處理技術，包括層次、基于圖和基于檢索的方法。然后，我們將重點介紹最近的長序列轉換器方法，它們如何相互比較，以及它們如何應用于NLP任務(參見Tay等人(2020)最近的綜述)。我們還將討論處理長序列的關鍵的各種存儲器節省方法。在本教程中，我們將使用分類、問答和信息提取作為激勵任務。我們還將有一個專注于總結的實際編碼練習。

藥物發現是一個非常漫長和昂貴的過程，開發一種新藥平均需要10年以上，花費25億美元。人工智能有潛力通過從大量生物醫學數據中提取證據來顯著加快藥物發現過程，從而徹底改變整個制藥行業。圖表示學習技術是機器學習和數據挖掘領域中一個快速發展的主題，專注于圖形結構數據的深度學習。由于該領域中的許多數據都是分子和生物醫學知識圖等圖形結構的數據，它為藥物發現帶來了巨大的機遇。在本次演講中，我將介紹我們在藥物發現的圖表示學習方面的最新進展，包括: (1)分子性質預測; (2)從頭分子設計與優化; (3)反合成預測。

斯坦福經典自然語言處理課程CS224N《自然語言處理未來與深度學習》，包括：大型語言模型如GPT3，組合表示與泛化、NLP模型評估、擴展到其他模態、與深度學習交叉研究。

//web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule

圖機器學習講述關于《圖神經網絡GNN高級主題》最新課程。

近年來，一些研究人員致力于把神經網絡模型遷移到圖數據這類非歐空間數據上，提出了圖神經網絡(GNN)模型，成功應用在半監督節點分類、圖分類、推薦系統、交通預測、知識推理等任務中。本課程講述了圖神經網絡的高級主題：

圖神經網絡局限性

位置感知圖神經網絡

身份感知圖神經網絡

圖神經網絡魯棒性

圖是一種普遍存在的數據結構，它可以表示不同實體之間豐富的關系信息。在社交網絡中建立友好關系，預測蛋白質與蛋白質的相互作用，學習分子指紋，以及分類疾病，這些都是通過通過圖表數據進行學習而成為可能的任務。在過去的幾年里，隨著圖深度學習模型——圖神經網絡(graph neural network, GNNs)的出現，圖機器學習研究發生了革命性的變化。圖神經網絡在各種下游任務的圖表示自動學習方面表現出了卓越的性能。然而，當圖形代表敏感互動或包含個人信息時，通過圖學習可能會引起隱私問題。先前關于保護隱私的機器學習的工作已經在處理歐幾里得數據(如圖像、音頻和文本)時提出了保護用戶隱私的有效解決方案，但由于圖節點之間存在連接性，在圖上應用深度學習算法涉及的隱私問題往往更具挑戰性。本講座旨在介紹圖神經網絡，以及在敏感圖上應用GNNs的潛在隱私風險。然后，將概述可能的隱私攻擊的GNN和建立隱私保護GNN的最新嘗試。

//sajadmanesh.com/talks/2020-12-09-IPCLab/

注意力是一種在廣泛的神經結構中使用的越來越流行的機制。由于這一領域的快速發展，仍然缺乏對注意力的系統概述。在本文中，我們定義了用于自然語言處理的注意力體系結構的統一模型，重點介紹了用于文本數據的向量表示的體系結構。我們討論了以往工作的不同方面，注意力機制的可能用途，并描述了該領域的主要研究工作和公開挑戰。

//web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/FA2020/598_FA2020_lecture13.pdf

涵蓋了主要技術，在壓縮、擴展中的使用，以及許多未預料到的用例(例如攻擊、NAT、傳輸)

//slideslive.com/38940102

【導讀】這一份最新216頁的ppt概述《深度學習自然語言處理》，包括神經網絡基礎，詞向量表示，序列句子表示，分類標注、生成句子，預訓練。