この教科書は以下のように構成されています。 第1章では、グラフ観点での自然言語処理を概観します。 第2章では、グラフベースの伝統的な手法を紹介します。 第3章では、グラフニューラルネットワークを説明します。 第4章では、グラフ構築を説明します。 第5章では、グラフ表現学習を議論します。 第6章では、グラフエンコーダ・デコーダモデルを議論します。 第7章では、グラフニューラルネットワークの自然言語処理におけるアプリケーションを紹介します。 第8章では、グラフニューラルネットワークの自然言語処理における課題を議論します。 第9章では、グラフニューラルネットワークの自然言語処理における今後の方向性を議論します。

図1は、グラフ構築、グラフ表現学習、エンコーダ・デコーダモデル、アプリケーションの4つの軸に沿って、自然言語処理におけるグラフニューラルネットワークのアプローチを体系的に整理したものです。