反向連結 · 注意力機制

文本生成是[[自然語言處理]]領域的核心技術之一，旨在讓電腦自動產生符合語法與語義的文字。 此技術依賴[[深度學習]]模型，從龐大的[[語料庫]]中學習詞彙分佈與句法結構，模型能夠根據前面的上下文預測下一個字或語句，進而生成流暢且具情境的回覆。 常見的應用包括[[機器翻譯]]、自動摘要、對話系統與[[詩文創作]]等，其中[[對話系統]]需要即時生成符合使用者

圖注意力網路（Graph Attention Network，簡稱 GAT）是圖神經網路家族中的一員，利用 [[注意力機制]] 自我學習相鄰節點的特徵重要性。與傳統 [[卷積神經網路]] 或 [[圖卷積網路]] 不同，GAT 採用可學習的加權注意力係數，使每條邊可以在不同程度上貢獻目標節點的表達。這種設計讓模型能動態聚焦於資訊量較高的鄰居，提升了對於稀疏或異