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A list of recent papers about Graph Neural Network methods applied in NLP areas.

概要

GNN4NLP-Papers は、グラフニューラルネットワーク (GNNs) を自然言語処理 (NLP) に適用する研究論文を厳選し、頻繁に更新しているリストです。言語AIの研究や学習を行っている方にとって、このリポジトリは、この学際的なトピックに関する関連会議論文やその他の重要なリソースを見つけるための近道となります。

2つの分野の簡単な説明

GNNs (グラフニューラルネットワーク): グラフ 形状のデータ（ノード（例：単語、文）がエッジ（例：依存関係、共起）で接続されたもの）を扱うために設計された機械学習モデルのファミリーです。GNNは、接続されたノード間で情報を伝達することで学習します。
NLP (自然言語処理): コンピュータに人間の言語を理解・生成させること。翻訳、質問応答、感情分析、テキスト分類などのタスクが含まれます。

このリポジトリは、グラフ構造を利用して言語タスクを改善するという、両分野の交差点にある論文を収集しています。

構成

トピック または会議で検索できるように、2つの補完的な方法で構成されています：

トピック別 ("Taxonomy"): 12のテーマ別リストがそれぞれ独立したファイルになっています。例：対話、質問応答、感情分析、テキスト分類、テキスト生成、知識グラフ、情報抽出、および理論と視覚的質問応答。最近の注目すべき追加項目として、2026年1月の更新で追加された "LLM and Graph" があり、大規模言語モデルとグラフ検索拡張生成 (GraphRAG) に関する研究を反映しています。
会議別 ("According to Conference"): 論文が発表された会議ごとにグループ化された10のファイル。ACL、EMNLP、NAACL、COLING、ICLR、ICML、KDD、WWW、CIKM、ICCVが含まれます。READMEによると、リポジトリ全体ではこれらに加えて IJCAI、AAAI、NIPS、SIGIR もカバーしています。

リスト以外の内容

更新ログ: README は各更新を追跡しています。例：2022年5月に ACL-2022 の論文を追加、2026年1月に LLM および GraphRAG のコンテンツを追加。
包括的なGNN論文リストへのリンク: より広範なグラフ関連の文献レビューを求める読者のために、3つの有名な外部リポジトリ（例：thunlp/GNNPapers）へのリンクがあります。
チュートリアル: 2つのポインタ。2019年の EMNLP における GNNs-for-NLP チュートリアルと、スタンフォード大学の CS224W グラフ機械学習コースです。
ツール: 2つの人気のある GNN ライブラリ（Deep Graph Library (DGL) および PyTorch Geometric (PyG)）へのリンク。
博士論文: NLP やディープラーニングにおけるグラフ構造表現に関連する4つの博士論文（アルバータ大学、アムステルダム大学、IISc、ケンブリッジ大学の著者によるものなど）。

結論

これはツールではなく、ロードマップ です。インストールするコードも、実行するモデルもありません。その価値は、グラフ手法を言語タスクに適用したい場合や、分野の現状を理解したい場合に、関連する論文や学習資料を見つけるための信頼性が高く、継続的にメンテナンスされている地図であるという点にあります。2026年の最近の更新は、メンテナが GNN と現代の LLM や検索拡張生成が交差する場所を積極的に追跡していることを示しています。