近年来，图神经网络（Graph Neural Network，GNN）针对图结构数据，通过递归聚合和转换相邻节点的特征向量来计算节点的表征向量，其对图中节点间的依赖关系以及节点附带的属性、文本和标签等信息的强大建模能力，使得图分析相关的研究领域取得了突破性进展。已被广泛用于数据挖掘、社会网络分析、推荐系统、自然语言处理、知识图谱等领域。

　　2021年4月23日，农业大数据挖掘研究室围绕深度学习在自然语言处理中的应用，组织召开图神经网络前沿算法在线研讨会，邀请澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）高级研究员王烁博士做了《图神经网络与NLP应用》主题报告。农业大数据挖掘研究室主任崔运鹏主持会议，研究室14位研究人员及研究生参加了交流会议。

　　在学术交流中，王烁博士详细介绍基于谱的、基于空间的图卷积和空间图卷积模型，以及图神经网络在引文分析、共词网络、文档关系网络、阅读理解QA、信息抽取等方面的应用。农业大数据挖掘研究室围绕相关工作，进行了术语发现和词表构建、文献作者与机构自动双向消歧、大豆贸易事件演化图谱构建等方面的研究报告。本次学术交流会有效促进了团队对领域前沿技术的追踪，也为双发发掘合作潜力，增进深入合作交流奠定了良好基础。