Transformer-XH：多证据推理模型基于xHop注意力机制

"阅读理解-Transformer-XH多证据推理模型" Transformer-XH是一种基于Transformer架构的多证据推理模型，旨在解决多文本之间的关联推理问题。该模型通过引入XtraHop Attention机制，实现了结构化文本的 intrinsic modeling，能够自然地“hop”跨越连接的文本序列，并在每个序列内部attend tokens。这样，Transformer-XH能够更好地进行联合多证据推理，通过在文档之间传播信息和构建全局上下文表示。 知识点1：Transformer-XH模型架构 Transformer-XH模型架构基于Transformer架构，引入了XtraHop Attention机制，以实现结构化文本的intrinsic modeling。该模型能够自然地“hop”跨越连接的文本序列，并在每个序列内部attend tokens。 知识点2：XtraHop Attention机制 XtraHop Attention机制是Transformer-XH模型的核心组件，该机制能够自然地“hop”跨越连接的文本序列，并在每个序列内部attend tokens。这样，模型能够更好地捕捉跨文本之间的关联关系。 知识点3：多证据推理 Transformer-XH模型旨在解决多文本之间的关联推理问题，通过在文档之间传播信息和构建全局上下文表示，实现联合多证据推理。 知识点4：结构化文本处理 Transformer-XH模型能够 intrinsic modeling 结构化文本，捕捉文本之间的关联关系和结构信息。 知识点5：应用场景 Transformer-XH模型可以应用于多种场景，例如阅读理解、问答系统、文本分类等，能够提高模型的推理能力和准确性。 知识点6：模型优点 Transformer-XH模型具有以下优点：能够捕捉跨文本之间的关联关系，实现联合多证据推理，具有更好的推理能力和准确性。 知识点7：模型缺点 Transformer-XH模型也存在一些缺点，例如计算复杂度高、需要大量的计算资源和数据等。 知识点8： future work Transformer-XH模型为进一步研究和改进的方向，例如如何提高模型的计算效率、如何应用于更多的场景等。