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传统的 Transformer 模型主要设计用于处理自然语言处理（NLP）任务，比如机器翻译、文本生成等。这些任务中的数据通常是连续的序列，例如句子中的单词序列。Transformer 模型通过自注意力机制捕捉序列中各个元素之间的依赖关系和上下文信息。
SAttLE 模型针对知识图谱（KG）的结构化数据进行了优化，具体的差异和优化之处如下所示
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