在很多工业应用中，往往出现如下图所示的一种特殊的图：Text Graph。顾名思义，图的节点属性由文本构成，而边的构建提供了结构信息。如搜索场景下的Text Graph，节点可由搜索词、网页标题、网页正文来表达，用户反馈和超链信息则可构成边关系。
ERNIESage 由PGL团队提出，是ERNIE SAmple aggreGatE的简称，该模型可以同时建模文本语义与图结构信息，有效提升 Text Graph 的应用效果。其中 ERNIE 是百度推出的基于知识增强的持续学习语义理解框架。
ERNIESage 是 ERNIE 与 GraphSAGE 碰撞的结果，是 ERNIE SAmple aggreGatE 的简称，它的结构如下图所示，主要思想是通过 ERNIE 作为聚合函数（Aggregators），建模自身节点和邻居节点的语义与结构关系。ERNIESage 对于文本的建模是构建在邻居聚合的阶段，中心节点文本会与所有邻居节点文本进行拼接；然后通过预训练的 ERNIE 模型进行消息汇聚，捕捉中心节点以及邻居节点之间的相互关系；最后使用 ERNIESage 搭配独特的邻居互相看不见的 Attention Mask 和独立的 Position Embedding 体系，就可以轻松构建 TextGraph 中句子之间以及词之间的关系。
使用ID特征的GraphSAGE只能够建模图的结构信息，而单独的ERNIE只能处理文本信息。通过PGL搭建的图与文本的桥梁，ERNIESage能够很简单的把GraphSAGE以及ERNIE的优点结合一起。以下面TextGraph的场景，ERNIESage的效果能够比单独的ERNIE以及GraphSAGE模型都要好。
ERNIESage可以很轻松地在PGL中的消息传递范式中进行实现，目前PGL提供了4个版本的ERNIESage模型：
- ERNIESage v1: ERNIE 作用于text graph节点上;
- ERNIESage v2: ERNIE 作用在text graph的边上;
- ERNIESage v3: ERNIE 作用于一阶邻居及起边上;
- ERNIESage v4: ERNIE 作用于N阶邻居及边上;
- paddlepaddle>=1.7
- pgl>=1.1
- paddle-propeller>=0.4.1
- paddle-ernie>=0.0.4
示例数据data.txt中使用了NLPCC2016-DBQA的部分数据，格式为每行"query \t answer"。
NLPCC2016-DBQA 是由国际自然语言处理和中文计算会议 NLPCC 于 2016 年举办的评测任务，其目标是从候选中找到合适的文档作为问题的答案。[链接: http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/dldoc/evagline2.pdf]
我们采用了PaddlePaddle Fleet作为我们的分布式训练框架，在config/*.yaml中，目前支持的ERNIE预训练语义模型包括ernie-1.0以及ernie-tiny，通过config/erniesage_link_predict.yaml中的ernie_name指定。
# 分布式GPU模式或单机模式ERNIESage
sh run_link_predict.sh ./config/erniesage_link_predict.yamlNOTE：为了方便用户们学习使用ERNIESage，我们在百度AIStudio中提供了可以直接运行的ERNIESage实例，详情可见：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/667443.
- epochs: 训练的轮数
- graph_data: 训练模型时用到的图结构数据，使用“text1 \t text"格式。
- train_data: 训练时的边，与graph_data格式相同，一般可以直接用graph_data。
- graph_work_path: 临时存储graph数据中间文件的目录。
- sample_workers: 采样进程数。
- samples: 采样邻居数
- model_type: 模型类型，包括ERNIESageV1、ERNIESageV2、ERNIESageV3。
- ernie_name: 热启模型类型，支持“ernie-1.0”和"ernie-tiny"，后者速度更快，指定该参数后会自动从服务器下载预训练模型文件。
- num_layers: 层数。
- hidden_size: 隐藏层大小。
- batch_size: 训练时的batchsize。
- infer_batch_size: 预测时batchsize。
@misc{ERNIESage,
author = {PGL Team},
title = {ERNIESage: ERNIE SAmple aggreGatE},
year = {2020},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/master/examples/erniesage},
}