PyTorch Geometric (PyG) 主要設計用于處理圖結構數據，而不是自然語言處理 (NLP)。自然語言處理通常涉及對文本數據的處理和分析，而 PyG 專注于圖形數據的處理。
PyTorch 在自然語言處理中的應用
- 詞嵌入：將單詞轉換為數值形式，以便于機器處理。
- 序列模型：如循環神經網絡 (RNN)、長短期記憶網絡 (LSTM) 和 Transformer，用于處理文本序列。
- 注意力機制：自注意力等機制，用于讓模型關注輸入序列中的不同位置。
PyTorch Geometric 的用途
- 圖神經網絡：用于圖形數據的分析，如社交網絡分析、分子表示學習等。
- 圖卷積：用于提取圖形數據的特征。
- 節點和邊屬性：處理圖結構數據中的節點和邊屬性信息。
因此，盡管 PyTorch 本身可以用于自然語言處理，但 PyTorch Geometric 并不是為此目的設計的。如果你需要進行自然語言處理任務，建議使用 PyTorch 提供的專門針對 NLP 的工具和庫。
