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GraSAME：通过图导引的自注意机制向预训练语言模型注入标记级结构信息
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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
该研究提出了一种名为GraSAME的新颖图导向自注意机制，将结构信息无缝地融入预训练语言模型，解决了图结构与文本之间的模态差异问题。在图文生成任务中表现优于基线模型，并减少了可训练参数。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为GraSAME的新颖图导向自注意机制。
- GraSAME将结构信息无缝地融入预训练语言模型，无需额外对齐或连接。
- 该机制有效解决了图结构与文本之间的模态差异问题。
- 实现了动态的图神经网络与预训练语言模型的交互。
- 在图文生成任务中，GraSAME表现优于基线模型。
- 与最先进模型在WebNLG数据集上取得可比较的结果。
- 通过减少超过1亿个可训练参数，消除了调整图输入的额外预训练任务的需要。
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