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通过表达引导动态门控和回归使基于图的指称表达理解再创辉煌
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了动态门约束模块（DGC）和表达引导回归策略（EGR），以提升基于图的指称表达理解方法在处理复杂模型和大规模数据集时的性能。该方法在多个数据集上表现出色，超越了现有的变压器基础方法。
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关键要点
- 本研究提出了动态门约束模块（DGC）和表达引导回归策略（EGR）。
- 该方法旨在提升基于图的指称表达理解（REC）在复杂模型和大规模数据集上的性能。
- 通过自适应关闭与特定表达无关的提议，显著提升了多个数据集上图基算法的表现。
- 该方法在未经过预训练的情况下超越了现有的变压器基础方法。
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