PyTorch Geometric (PyG) 主要设计用于处理图结构数据，而不是自然语言处理 (NLP)。自然语言处理通常涉及对文本数据的处理和分析，而 PyG 专注于图形数据的处理。
PyTorch 在自然语言处理中的应用
- 词嵌入：将单词转换为数值形式，以便于机器处理。
- 序列模型：如循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和 Transformer，用于处理文本序列。
- 注意力机制：自注意力等机制，用于让模型关注输入序列中的不同位置。
PyTorch Geometric 的用途
- 图神经网络：用于图形数据的分析，如社交网络分析、分子表示学习等。
- 图卷积：用于提取图形数据的特征。
- 节点和边属性：处理图结构数据中的节点和边属性信息。
因此，尽管 PyTorch 本身可以用于自然语言处理，但 PyTorch Geometric 并不是为此目的设计的。如果你需要进行自然语言处理任务，建议使用 PyTorch 提供的专门针对 NLP 的工具和库。