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快速简约文本-图转换器是有效的链接预测器
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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
Transformer模型是图到图的模型，通过注意力权重计算和类似于注意力的函数预测图中的边，将显式图集成到预训练的Transformer模型中学习出的潜在图中。该架构在语言结构建模方面准确性最先进。
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关键要点
- Transformer模型本质上是图到图的模型，序列是特殊情况。
- 注意力权重等价于图中的边。
- 图到图Transformer架构通过图的边作为输入进行注意力权重计算。
- 使用类似于注意力的函数预测图中的边，将显式图集成到预训练的Transformer模型中。
- 添加迭代的图优化过程提供输入、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语言结构建模方面取得了最先进的准确性。
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