gnn和transformer的融合

GNN和Transformer的融合是近年来自然语言处理领域的热门研究方向之一。GNN（Graph Neural Network）是一种基于图结构的神经网络，可以对图中节点和边进行建模，适用于处理结构化数据。而Transformer则是一种基于自注意力机制的神经网络，适用于处理序列数据。将两者融合可以充分利用它们各自的优势，提高模型的性能。

目前，有两种主要的GNN和Transformer的融合方式：一种是将GNN和Transformer分别应用于图中节点和边以及序列数据，然后将它们的输出进行融合；另一种是将GNN和Transformer直接结合在一起，共同处理图和序列数据。

其中，第一种方式的代表性工作是GAT-EL（Graph Attention Transformer with Edge Labeling），它将GAT（Graph Attention Network）和Transformer分别应用于图中节点和边以及序列数据，并通过边标签信息将它们的输出进行融合。而第二种方式的代表性工作是GPT-GNN（Graph Neural Networks for Graph-to-Sequence Learning），它将GNN和Transformer直接结合在一起，共同处理图和序列数据，并通过自注意力机制将它们的输出进行融合。