GNN-Transformer

GNN-Transformer是一种结合了图神经网络（Graph Neural Network）和Transformer的模型。在图神经网络中，将一个句子看作是一个全连接图，其中的每个词都与其他词相连。而Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够在处理序列数据时捕捉到长程依赖关系。GNN-Transformer的主要思想是利用Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点（单词）构建特征。通过这种方式，GNN-Transformer可以更直接地将图神经网络和Transformer相结合，从而提高对图结构的理解能力和可扩展性。

GNN-Transformer的引入对于图结构数据的处理具有重要意义。传统的Transformer模型在处理图结构数据时存在一些局限性，例如对于大规模图的扩展性不足、对图中节点的理解能力较弱等问题。而GNN-Transformer通过借鉴图神经网络的思想，能够更好地处理图结构数据，尤其在计算化学等领域的大规模挑战中表现出色。

总结来说，GNN-Transformer是一种结合了图神经网络和Transformer的模型，通过Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点构建特征，从而提高对图结构数据的理解能力和可扩展性。它在处理图结构数据方面具有重要的应用潜力，并有望解决图Transformer目前所面临的一些挑战。