نقوم بفحص مهمتين أساسيتين مرتبطتين بتعلم تمثيل الرسوم البيانية: التنبؤ بالروابط والتصنيف شبه المراقب للعقد. نقدم هندسة معمارية جديدة لـ "الترميز الآلي" قادرة على تعلم تمثيل مشترك لكل من البنية المحلية للرسم البياني والميزات المتاحة للعقد، وذلك لغرض التعلم متعدد المهام للتنبؤ بالروابط وتصنيف العقد. يتم تدريب هندستنا المعمارية بكفاءة بطريقة شاملة في مرحلة تعلم واحدة لأداء كل من التنبؤ بالروابط والتصنيف شبه المراقب للعقد بشكل متزامن، بينما تتطلب الطرق ذات الصلة السابقة خطوات تدريب متعددة تكون صعبة في التحسين. نقدم تقييمًا تجريبيًا شاملًا لنموذجنا على تسعة مجموعات بيانات مرجعية ذات بنية رسومية بيانية ونثبت وجود تحسن كبير على الطرق ذات الصلة لتعلم تمثيل الرسوم البيانية. يمكن الوصول إلى الكود المرجعي والبيانات عبر الرابط: https://github.com/vuptran/graph-representation-learning