Die meisten bisherigen Arbeiten zur neuronalen Textgenerierung aus graphstrukturierten Daten basieren auf standardmäßigen sequenzbasierten Methoden. Diese Ansätze linearisieren den Eingabegraph, um ihn einem rekurrenten Neuronalen Netzwerk zuzuführen. In diesem Artikel schlagen wir einen alternativen Encoder vor, der auf Graphkonvolutionellen Netzen (Graph Convolutional Networks) beruht und die Eingabe-Struktur direkt nutzt. Wir berichten über Ergebnisse aus zwei Datensätzen von Graphen zu Sequenzen, die empirisch die Vorteile einer expliziten Kodierung der Eingabe-Graphstruktur zeigen.