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将 Transformer 模型作为图到图模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于图到图的 Transformer 模型架构，将图的边作为输入用于注意力权重计算，并使用类似于注意力的函数预测图中的边，从而将显式图集成到预训练的 Transformer 模型中学习出的潜在图中。
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关键要点
- 该文介绍了一种基于图到图的 Transformer 模型架构。
- 模型将图的边作为输入用于注意力权重计算。
- 使用类似于注意力的函数预测图中的边。
- 显式图被集成到预训练的 Transformer 模型中学习出的潜在图中。
- 添加迭代的图优化过程提供了输入、输出和潜在图的联合嵌入。
- 非自回归图预测能够优化完整图，无需专门的流水线或解码策略。
- 实证结果表明，该架构在建模各种语言结构方面取得了最先进的准确性。
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