现在，带着这三个问题我们开始介绍DFGN的模型结构。 模型结构. DFGN的模型结构如图所示。模型的输入包括两个部分：documents和query。由于希望使用BERT编码，但是BERT的输入长度是有限制的。

2021年5月27日 · 提出了一个Dynamically Fused Graph Network (动态融合图网络，DFGN)。受到人类循序渐进的推理行为的启发，DFGN包括一个动态融合层，它从给定查询中提到的实体开始，沿着从文本动态构建的实体图进行探索，并从给定文档中逐渐找到相关的支持实体。

2019年6月5日 · 本文介绍了一种名为动态融合图形网络（DFGN）的新型文本问答方法，特别适用于需要跨多个文档进行推理的问题。 DFGN通过构建实体图并进行多跳推理，为开放域问答提供了解决方案。 在HotpotQA数据集上的实验表明，DFGN能有效地整合来自不同文档的信息，显著提高了多文档问答的准确率。 文本问答（TBQA）近年来得到了广泛的研究。 大多数现有的方法主要是在一个段落内找到问题的答案。 然而许多困难的问题需要在两个或多个文档之中寻找答案 …

2023年10月1日 · A novel DFGN model is proposed to diagnose the bearing health states under unseen target domains, when the class labels of only partial source domains are available for the model training. The key to enhancing the generalization capability of the fault diagnosis model is to extract domain-invariant and discriminative features.

作为跨专业的国际性咨询公司， HJI Group 的主要技术领域包括：能源效率提升，城市环境的可持续发展和生态环境改善， 城市交通、高速公路、水、能源、环境、信息技术，以及向政府机构和企业提供各种有针对性的服务和能力建设。

2022年2月20日 · 总结一下DFGN模型，模型从问题中的实体出发，根据paragraph构建起一张与问题实体相关的动态的entity graph，然后fusion模块会对entity graph进行建模并完成实体与文本之间的信息传递，document的向量表示也随之更新。

文章针对Hotpot多跳阅读理解推理 数据集，在DFGN模型的基础上实验。 作者认为graph结构和邻接矩阵都是 先验知识，这种先验是可以通过transformer学到的，并且只有在feature-based预训练中，图结构才能发挥重要的作用。 然而在基于 finetuning 的预训练中，graph结构可能并没有帮助。 这里和Chaitanya Joshi前几个月提出的《Transformer就是一种 图神经网络》想法一致，参考他的博客： graph structure, graph-attention, selfattention 之间有什么联系呢？ Is Graph …

Benefited from the extracted domain-invariant and discriminative features, the proposed DFGN model exhibits strong generalization ability that can be effectively applied to intelligent fault diagnosis under unseen working conditions.

This repo is still under construction. Currently, we have provided the core code of DFGN and pretrained checkpoints. Although the pre-processing part is not available now, we provide processed data for you to start training. Feel free to contact us if you have any questions. Our result has been published on HotpotQA Leaderboard.

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